Ascertaining top evidence in emergency medicine: A modified Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The application of evidence-informed practice in emergency medicine (EM) is critical to improve the quality of patient care. EM is a specialty with a broad knowledge base making it daunting for a junior resident to know where to begin the acquisition of evidence-based knowledge. Our study's objective was to formulate a list of "top papers" in the field of EM using a Delphi approach to achieve an expert consensus. METHODS: Participants were recruited from all 14 specialty EM programs across Canada by a nomination process by the program directors. The modified Delphi survey consisted of three study rounds, each round sent out via email. The study tool was piloted first with McMaster University's specialty EM residents. During the first round, participants individually listed top papers relevant to EM. During the two subsequent rounds, participants ranked the papers listed in the first round, with a chance to adjust ranking based on group responses. RESULTS: A total of eight EM specialty programs responded with 30 responses across the three rounds. There were 119 studies suggested in the first round, and, by the third round, a consensus of>70% agreement was reached to generate the final list of 29 studies. CONCLUSIONS: We produced, via an expert consensus, a list of top studies relevant for Canadian EM physicians in training. It can be used as an educational resource for junior residents as they transition into practice.
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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 | 0,161 | 0,245 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».