MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3136262608 · doi:10.1136/bmjebm-2020-111542

Understanding of research results, evidence summaries and their applicability—not critical appraisal—are core skills of medical curriculum

2021· review· en· W3136262608 sur OpenAlex
Kari A.O. Tikkinen, Gordon Guyatt

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

RevueBMJ evidence-based medicine · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesTerveyden Tutkimuksen ToimikuntaSigrid Juséliuksen SäätiöHelsingin ja Uudenmaan Sairaanhoitopiiri
Mots-clésCritical appraisalRigourEvidence-based medicineObservational studySystematic reviewMedical educationPsychologyMedicineCritical readingEvidence-based practicePsychological interventionMedical literatureCurriculumReading (process)MEDLINEAlternative medicineNursingPedagogyEpistemologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To practice high quality healthcare, clinicians must be able to diagnose correctly, provide preventative and treatment interventions based on the best available evidence, and ensure decisions are consistent with patients’ values and preferences. The educational approaches to teaching evidence-based medicine (EBM) to ensure the clinical decisions reflect both the best evidence and patients’ values are, however, open to question. EBM experts devoted to optimising EBM education often suggest that to practice high-value, evidence-based care requires ensuring that clinicians are able to critically appraise original research studies, as well as systematic reviews. Critical appraisal includes addressing risk of bias, and that involves a careful reading of methods and results. If indeed optimal practice requires such critical appraisal, it naturally follows that in introducing EBM one should educate clinicians so that they can competently make risk of bias assessments of randomised trials and observational studies, and similarly assess the rigour of systematic reviews. Much—perhaps almost all—of the EBM educational community has adopted this position and, therefore, EBM lectures and workshops often have their primary focus on critical appraisal. These sessions usually involve detailed assessment of risk of bias by careful, critical reading of methods and results of research studies. The Centre for Evidence-Based Medicine website,1 presents critical appraisal as the systematic evaluation of clinical research papers and aims to answer the following questions: (1) does this study address a clearly focused question? (2) did the study use valid methods to address this question? (3) are the valid results of this study important? and (4) are these valid, important results applicable to my patient or population? If the answer to any of these questions is ‘no’, it is also stated on the website that ‘you can save yourself the trouble of reading the rest of it’. The second criterion represents the risk …

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.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,074
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,527
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0740,527
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,822
Tête enseignante GPT0,692
Écart entre enseignants0,130 · 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