Improving the Science in Plastic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY: In 1906, George Bernard Shaw criticized the medical profession for its lack of science and compassion. Since then, advances in both medical and surgical subspecialties have improved quality of patient care. Unfortunately, the reporting of these advances is variable and is frequently biased. Such limitations lead to false claims, wasted research dollars, and inability to synthesize and apply evidence to practice. It was hoped that the introduction of evidence-based medicine would improve the quality of health care and decrease health dollar waste. For this to occur, however, credible "best evidence"-one of the components of evidence-based medicine-is required. This article provides a framework for credible research evidence in plastic surgery, as follows: (1) stating the clinical research question, (2) selecting the proper study design, (3) measuring critical (important) outcomes, (4) using the correct scale(s) to measure the outcomes, (5) including economic evaluations with clinical (effectiveness) studies, and (6) reporting a study's results using the Enhancing the Quality and Transparency of Health Research, or EQUATOR, guidelines. Surgeon investigators are encouraged to continue improving the science in plastic surgery by applying the framework outlined in this article. Improving surgical clinical research should decrease resource waste and provide patients with improved evidence-based care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,176 | 0,396 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».