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Enregistrement W3023911871 · doi:10.1111/1742-6723.13517

Review article: A primer for clinical researchers in the emergency department: Part XI. Inertia before investigation: Pre‐test probability in emergency medicine

2020· review· en· W3023911871 sur OpenAlexaff
Richard Pellatt, Eve Purdy, Gerben Keijzers

Notice bibliographique

RevueEmergency Medicine Australasia · 2020
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTest (biology)Clinical decision makingEmergency departmentMedical physicsMedical emergencyFamily medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this series, we address research topics in emergency medicine. Rational clinical decision making is based on knowledge of the disease prevalence, clinical assessment features and test characteristics such as sensitivity and specificity. The concept of pre-test probability is important as it will allow the clinician and patient decide together if a 'test threshold' or 'treatment threshold' has been reached, or if further investigations are required to make such a decision. This research primer uses three case scenarios to explore these concepts.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,102
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,102
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,000

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 Opus0,854
Tête enseignante GPT0,664
Écart entre enseignants0,190 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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