Top studies relevant to primary care from 2018: From PEER.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarize high-quality studies for 10 topics from 2018 that have strong relevance to primary care practice. QUALITY OF EVIDENCE: . MAIN MESSAGE: Topics of the 2018 articles include whether low-dose acetylsalicylic acid improves health outcomes like cardiovascular disease (CVD); whether a low-carbohydrate diet is better than a low-fat diet for weight loss (and whether genetics matter); whether vaginal estradiol is superior to placebo for vulvovaginal symptoms of menopause; whether opioid management is better than nonopioid management for chronic back or osteoarthritis pain; whether additional water intake will decrease recurrent urinary tract infections; whether omega-3 fatty acids prevent CVD or reduce dry eyes; whether the new drug icosapent improves CVD; whether bath additives help eczema; whether acetaminophen can prevent recurrent febrile seizures; and recommendations for glycemic targets in diabetes based on reviews of evidence and other guidelines. Five "runner-up" studies are also briefly reviewed. CONCLUSION: Research from 2018 produced several high-quality studies in CVD but also spanned the breadth of primary care including pediatrics, women's health, and pain management, among other areas.
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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 | 0,026 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,008 |
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 ».