Between Bench and Bedside: Building Clinical Consensus at the NIH, 1977–2013
Notice bibliographique
Résumé
After World War II, the National Institutes of Health (NIH) emerged as a major patron of biomedical research. In the succeeding decades, NIH administrators sought to determine how best to disseminate the findings of the research it supported and manage their relationship with clinicians in the national community. This task of bridging research and practice fell to the Office of Medical Applications of Research (OMAR), which administered the NIH Consensus Development Program (CDP) between 1978 and 2012. This article argues that the CDP represented an unusual attempt to depoliticize biomedical research and medical practice at a particularly controversial time in American medicine. Throughout the program's existence, administrators sought ways to bring new knowledge to the medical community without creating the appearance of regulating clinical practice. For an agency with a mandate to promote the production of new biomedical knowledge, the question remained open as to how far this responsibility extended from the bench to the bedside. In striking this balance, the leadership sought to refine their understanding of the role and mission of the NIH. The history of the CDP has much to tell us about postwar biomedical research, health politics, and the institutional development of the NIH.
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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 | 0,078 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,021 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,020 |
| 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; 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 ».