Evaluating the quality of medical evidence in real‐world contexts
Notice bibliographique
Résumé
How should the quality of medical evidence be evaluated? Proponents of evidence-based medicine advocate the use evidence hierarchies to rank the quality of evidence on the basis that certain methods produce more reliable evidence. Some criticisms of this approach focus on whether certain methods deserve their place in the hierarchy, while others claim that evidence hierarchies should be abandoned in favour of other evidence assessment techniques. We claim that this debate pays insufficient attention to the real-world contexts in which medical decisions are made. To address this limitation, we explore the value of using evidence hierarchies and other evidence assessment techniques in differing contexts of medical decision making and argue that the way in which the quality of medical evidence should be evaluated depends on context. Focusing the discussion of the evaluation of medical evidence on real-world contexts has implications for the viability of the principle of total evidence.
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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 | 0,369 | 0,713 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,027 |
| Communication savante | 0,033 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».