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Enregistrement W3024051359 · doi:10.1136/ebn.10.1.6

Of studies, syntheses, synopses, summaries, and systems: the “5S” evolution of information services for evidence-based healthcare decisions

2007· article· en· W3024051359 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Nursing · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueElectronic Health Records Systems
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careComputer scienceData scienceHealthcare systemBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Success in delivering evidence-based health care relies heavily on the ready availability of current best evidence about diagnosis, treatment, and prevention options for health disorders, ideally tailored to the characteristics and context of the individual patient or population and the resources of the provider. While existing information resources fall short of perfection, the past decade has seen considerable progress, and an attractive array of services is now available for many healthcare decisions. Providers and consumers of evidence-based health care can help themselves to the best current evidence by recognising the most “evolved” information services in the topic areas of concern to them. A “4S” model for the organisation of evidence-based information services, proposed several years ago,1 begins with original studies at the foundation; syntheses (that is, systematic reviews, such as Cochrane Reviews) at the next level up; then synopses (very brief descriptions of original articles and reviews, such as those that appear in the evidence-based journals); and the most evolved services, systems (such as computerised decision support systems that link individual patient characteristics to pertinent evidence) at the top. George Box, an industrial statistician, once pointed out that “All models are wrong, some are useful,”2 and so it is with the 4S model. Conceptually, this model has been useful for both describing and guiding the development of evidence-based information services, and it has also been wrong in oversimplifying the relation of these services to original studies. In this notebook, we add a layer to the model, namely, clinical topic summaries of evidence about all pertinent management options for a health condition, such as those included in Clinical Evidence and PIER . A second purpose of the notebook is to explore how the layers are relevant to clinical decisions in ways that may not be apparent in the model. …

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.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,743
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,281 · 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