Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to describe recent passage of a private member's bill that can put Canada on a different path from the USA in attempting to resolve conflict that arose over how an influential clinical practice guideline for Lyme disease was developed. Design/methodology/approach – Narrative review. Findings – Critical appraisal of pertinent scientific literature is fundamental to the production of evidence-based practice guidelines. Perception of fairness and transparency in a guideline development process is fundamental to wide acceptance. Allegations of conflicts of interest and excluding opposing views in development of Lyme disease guidelines led to legislative interventions after insurers started basing denial of claims and licensing boards started responding to complaints against physicians whose treatment regimens were inconsistent with guideline statements on chronic Lyme disease. Opposing sides are both faced with limitations in available research evidence. Claims and counterclaims about availability of impartial subject matter experts free of vested interests arose; however, this has been compounded by failures in communication channels. Perhaps most importantly, and the focus of this viewpoint, wide perception among those afflicted of a flawed guideline development process makes it unlikely that all sides can reach agreement on this path. Canada, unlike the USA, is taking steps to include all stakeholders (including representatives of the medical community and of patients’ groups) in a review meeting to develop a comprehensive national framework. Research limitations/implications – This situation provides a noteworthy example of defining best practice in the difficult situations where stakes are high, diagnostic tools are flawed, some of those identified as experts have vested interests, and patients with unmet needs feel excluded. Originality/value – The next steps in Canada bear watching, both in terms of potentially resolving key conflicts around the one guideline document in question, and also as a potential model for a more successful guideline development process.
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.
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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».