Od danych naukowych do praktycznych zaleceń – tworzenie wytycznych według metodologii GRADE
Notice bibliographique
Résumé
sytuacji decyzji odnośnie do wyboru testów diagnostycznych, profilaktyki lub leczenia -poprawę jakości opieki nad pacjentami i zwięk szenie efektywności wykorzystania ograniczo nych zasobów.Kilka słów o historii, czyli od GOBSAT do GRADE W 1990 roku prof.Gordon Guyatt z uniwersytetu McMaster w Kanadzie użył po raz pierwszy ter minu "evidence-based medicine" do określenia za sad praktykowania medycyny opartego na podej mowaniu decyzji klinicznych na podstawie znajo mości i zrozumienia piśmiennictwa medycznego (albo wiedzy, że nie ma opublikowanych danych naukowych na określony temat).Celem takiego podejścia było świadome podejmowanie decy zji, wiedząc na jakich danych naukowych opie ra się decyzja, na ile dane te są wiarygodne i ja kie wnioski można z nich wyciągnąć.Stosowanie tej strategii wymagało jasnego sformułowania odpowiednich pytań, dokładnego przeszukania Co to są wytyczne praktyki klinicznej Wytyczne praktyki klinicznej (clinical practice guidelines) de finiuje się jako zbiór stwierdzeń (zaleceń), sfor mułowanych w sposób systematyczny, które mają pomagać lekarzom (a także innym pracownikom instytucji opieki zdrowotnej) w podejmowaniu optymalnych decyzji w opiece nad pacjentami w określonych okolicznościach. 1 Wytyczne moż na porównać do rady udzielanej przez bardziej do świadczoną osobę, osobie mniej doświadczonej, np.przez bardziej doświadczonego lekarza młod szemu koledze.Różnica polega na tym, że w wy tycznych grupa bardziej doświadczonych eksper tów udziela porady dużej grupie mniej doświad czonych lekarzy, pielęgniarek i innych pracowni ków opieki zdrowotnej.Wytyczne mają na celu: -
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».