Evidence-based medicine and precision medicine: Complementary approaches to clinical decision-making
Notice bibliographique
Résumé
Evidence-based medicine is widely promoted for decision-making in health care and is associated with improved patient outcomes. Critics have suggested that evidence-based medicine focuses primarily on groups of patients rather than individuals, but often fail to consider subgroup analyses, N-of-1 trials, and the incorporation of patient values and preferences. Precision medicine has been promoted as an approach to individualize diagnosis and treatment of diseases through genetic, biomarker, phenotypic, and psychosocial characteristics. However, there are often high costs associated with personalized medicine, and high-quality evidence is lacking for effectiveness in many applications. For the potential of personalized medicine to be realized, it must adhere to the principles of evidence-based medicine: (1) evidence in isolation is not sufficient to make clinical decisions-patient's values and preferences as well as resource implications must be considered, and (2) there is a hierarchy of evidence to guide clinical decision-making and studies at lower risk of bias are likely to provide more trustworthy findings.
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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 | 0,110 | 0,167 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,024 |
| Communication savante | 0,019 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».