The Philosophy of Evidence-Based Principles and Practice in Nutrition
Notice bibliographique
Résumé
The practice of evidence-based nutrition involves using the best available nutrition evidence, together with clinical experience, to conscientiously work with patients' values and preferences to help them prevent (sometimes), resolve (sometimes), or cope with (often) problems related to their physical, mental, and social health. This article outlines the 3 fundamental principles of evidence-based practice as applied to the field of clinical nutrition. First, optimal clinical decision making requires awareness of the best available evidence, which ideally will come from unbiased systematic summaries of that evidence. Second, evidence-based nutrition provides guidance on how to decide which evidence is more or less trustworthy-that is, how certain can we be of our patients' prognosis, diagnosis, or of our therapeutic options? Third, evidence alone is never sufficient to make a clinical decision. Decision makers must always trade off the benefits with the risks, burden, and costs associated with alternative management strategies, and, in so doing, consider their patients' unique predicament, including their values and preferences.
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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 | 0,185 | 0,226 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,037 |
| Communication savante | 0,017 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».