State of the Evidence for Emergency Medical Services (EMS) Care: The Evolution and Current Methodology of the Prehospital Evidence-Based Practice (PEP) Program
Notice bibliographique
Résumé
Background: Emergency medical services (EMS) leaders and clinicians need to incorporate evidence into safe and effective clinical practice. Access to high-quality evidence, and the time to synthesize it, can be barriers to evidence-based practice. The Prehospital Evidence-Based Practice (PEP) program is an online, freely accessible, repository of critically appraised evidence specific to EMS. This paper describes the evolution and current methodology of the PEP program. Methods|design: The purpose of PEP is to identify, catalog and critically appraise relevant studies. Following regular systematic searches, two trained appraisers critically appraise included studies and assign a score on three-point level of evidence (LOE) and direction of evidence (DOE) scales. Each clinical intervention is plotted on a 3 × 3 (LOE × DOE) evidence matrix, which provides a summary recommendation. Discussion: The PEP program is a unique knowledge translation tool, specific to EMS. End-users can easily identify which clinical interventions are, or are not, supported by 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 | 0,417 | 0,681 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,049 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,031 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».