MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2911253631 · doi:10.22374/cjgim.v14i1.318

BMJ Rapid Recommendations: Creating Tools to Support a Revolution in Clinical Practice Guideline Adoption

2019· article· en· W2911253631 sur OpenAlexaffvenue
Gordon Guyatt, Thomas Agoritsas, Lyubov Lytvyn, Reed Siemieniuk, Per Olav Vandvik

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of General Internal Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical PracticeTrustworthinessFamily medicineInternet privacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BMJ rapid recommendations hold the potential to revolutionize clinical practice guidelines, achieving both timeliness, trustworthiness, and usefulness to clinicians and patients to allow well informed decisions in clinical practice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,249
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,714
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,751
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2490,714
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0180,016
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0230,023
Science ouverte0,0060,021
Intégrité de la recherche0,0220,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0640,057

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 Opus0,254
Tête enseignante GPT0,536
Écart entre enseignants0,282 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations13
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of General Internal MedicineMême sujetClinical practice guidelines implementationTravaux en français237 207