Advices On Search And Critical Appraisal Of Biomedical Literature Part I, General Workflow
Notice bibliographique
Résumé
Both physician-scientists and practicing physicians regularly experience the need to browse, select, and critically appraise the current biomedical literature. There have been many useful reviews on each of the aforementioned topics. Still, having a unified and coherent workflow, feasible to fit into a busy clinical routine, would surely be appreciated by physicians. In addition, many of the aforementioned reviews have been written to target the audience in developed countries. In contrast, particularities of the access to the literature in developing countries (or economies in transition) have been addressed less frequently. Finally, new computational approaches, including machine translation and automated text mining, are rapidly emerging. These are indeed worthy addressing as the initiatives that could provide a great help to practicing physicians for rapid, yet comprehensive literature appraisals.The present review aims to provide physicians with the workflow and methodological recommen- dation on browsing, selecting, and critical appraisal of the biomedical literature, with the specific focus on patient- and disease-oriented publications.The review further aims to overcome the aforementioned limitations of the previously published literature on this subject.
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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 | 0,178 | 0,451 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,042 |
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 ».