Global Health Journal Club—Opening Editorial Applying Evidence-based Medicine in Resource-Limited Nations
Notice bibliographique
Résumé
A traditional healer describes cases of children who are ‘normally attacked by spirits which cause uncoordinated movement of eyes and limbs. The spirits easily and quickly leave the child when urinated on or fumigated with elephant dung smoke’ [1]. Most practicing clinicians would immediately be skeptical of such treatments and would not need an evidence base to form such a judgment. But what about being faced with a premature infant with a common problem such as a patent ductus arteriosus and the dilemma of choosing between oral ibuprofen and intravenous indomethacin, in terms of safety and efficacy, affordability and availability? (See this month’s first edition of the Global Health Journal Club). Journal clubs are a well-recognized and well-accepted quality improvement strategy used by health practitioners to critique and keep up-to-date with relevant health literature. Journal clubs have been shown to improve clinical knowledge, knowledge of biostatistics, research design, reading habits and critical appraisal skills [2, 3]. Since William Osler’s report of ‘The Book and Journal Club’ at McGill University in 1875, the journal club has assumed many forms and has served many functions [3], although there is little information on the most effective way of conducting a journal club to maximize educational benefit [2]. In this journal, we propose a new form, a Global Health Journal Club. Our Global Health Journal Club will move away from the traditional weekly physical departmental meeting toward a peer-reviewed, virtual journal club structured on the steps of evidence-based medicine (EBM) [4, 5]: Step 1: Asking a question: EBM relies on an inquisitive mind. The questions that rise in our minds can be structured using the PICO structure (Patient, Intervention, Control, Outcomes) Step 2: Acquiring information/evidence: Using established databases (e.g. PubMed) to find previous studies or research conducted, both those that have been published and those that remain unpublished Step 3: Appraising the information/evidence: Using a set of criteria to evaluate the quality of the studies found during the search Step 4: Applying the evidence to your patient or population: Use the evidence that has been found and appraised to change and improve practice Step 5: Assessing your performance: Monitor what has been done and ensure that it is effective. Provide feedback for the progress of performance
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».