MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3024382323 · doi:10.1136/ebn.8.1.4

Of studies, summaries, synopses, and systems: the “4S” evolution of services for finding current best evidence

2005· article· en· W3024382323 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 · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurrent (fluid)Computer scienceInformation retrievalThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Practical resources to support evidence-based healthcare decisions are rapidly evolving. New and better services are being created through the combined forces of increasing numbers of clinically important studies, increasingly robust evidence synthesis and synopsis services, and better information technology and systems. The need for these resources is spurred by demands for higher quality at lower cost from health services, but the impact of better information resources is being blunted by noisy pretenders promising “the earth” but yielding just the dirt. Providers and consumers of evidence-based health care can help themselves to best current evidence by recognising and using the most evolved information services for the topics that concern them. The figure provides a “4S” hierarchical structure, with original “studies” at the base, “syntheses” (systematic reviews) of evidence just above the base, “synopses” of studies and syntheses next up, and the most evolved evidence-based information “systems” at the top. Information seekers should begin looking at the highest level resource available for the problem that prompted their search. Figure “4S” levels of organisation of evidence from research. A perfect evidence-based clinical information system would integrate and concisely summarise all relevant and important research evidence about a clinical problem and would automatically link, through an electronic medical record, a specific patient's circumstances to the relevant information. The user would then consult the system—in fact, be reminded by the system—whenever the patient's medical record was reviewed. The information contained in the system would be based on an explicit review process for finding and evaluating new evidence as it is published and then reliably updated whenever important new research evidence became available. The clinician and patient could therefore always have the benefit of the current best evidence. The system would not tell decision makers what to do. Those judgments would need to integrate the system's …

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,899

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,362
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,182 · 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