Evidence-Based Medicine, Best Practices, Transductive Models, and Naturalistic Decision Making: Commentary on Paul R. Falzer, Naturalistic Decision Making and the Practice of Health Care
Notice bibliographique
Résumé
Expert and informed decision making is an essential process in all of health care. Evidence-Based Medicine (EBM) purports to support and enhance this process by the timely infusion of high-quality, pertinent evidence from health research, tailored as closely as possible to the individual and their health problem. Doing so is not an easy task for many reasons, beginning with imperfections and incompleteness in the evidence and ending with the complexities of the dual decision making required by individuals and their care providers. EBM needs a lot of help supporting decision-making processes and welcomes further interdisciplinary collaboration. The “conformist principle,” “best practice regimens,” and “transductive models” should not be considered as barriers to such collaboration: These are not part of EBM. Rather, EBM has always seen evidence from health research as but one of many inputs to decision making by providers and patients. An overarching problem for collaboration to address is understanding the decision-making process well enough to develop effective means to bolster it, so that people are consistently offered the current best options for their problems in a way that fits their circumstances and that they can understand and judge.
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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 | 0,036 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,028 |
| Communication savante | 0,007 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,042 | 0,068 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».