MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2889764137 · doi:10.12968/hmed.2018.79.9.516

Emergency medicine myths and misconceptions: evaluating the evidence

2018· article· en· W2889764137 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Hospital Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraocular Surgery and Lenses
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSkepticismAlternative medicineSet (abstract data type)MythologyMedical literatureAspirinParoxysmal supraventricular tachycardiaMEDLINEMedical practiceMedical emergencyIntensive care medicineTachycardiaAnesthesiaEpistemologyLawInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical reversal is common, with rates of reversal of practices that were considered standard of care as high as 40%. Unfortunately, many standards of care are never tested, but instead are often promoted based on pathophysiological explanations or simply being long-established practices. Much of medical practice is based on dogma: a set of principles laid down by authority as incontrovertibly true. This article evaluates four commonly taught dogmatic practices in emergency medicine to determine if they are supported by the medical literature or are instead myths and misconceptions: (1) topical anaesthetics inhibit corneal healing, (2) treatment of myocardial infarction is MONA (morphine, oxygen, nitrates, aspirin), (3) children do not get sprains because their ligaments are stronger than bone, and (4) vagal manoeuvres for supraventricular tachycardia never work in adults. Medicine is changing all the time, and the best way to ensure that one is practicing medicine that is accurate, up to date and not prone to being reversed is to always be sceptical and to learn how to read and interpret the medical literature.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,604
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBritish Journal of Hospital MedicineMême sujetIntraocular Surgery and LensesTravaux en français237 207