Measuring Clinical Uncertainty and Equipoise by Applying the Agreement Study Methodology to Patient Management Decisions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Clinical dilemmas in the treatment of patients translate into disagreements in decision-making. Such disagreements can reveal clinical uncertainty that should be addressed through care research. Our goal was to explore the use of reliability study methods to measure the degree of clinical uncertainty and equipoise regarding the use of rival management options prior to the conduct of randomized trials. Methods: The study design resembles an inter-/intra-observer diagnostic reliability study. A portfolio of a sufficient number of diverse individual patients sharing a similar clinical problem and covering a wide spectrum of clinical presentations can be independently submitted to a variety of clinicians who manage that problem. Clinicians are asked to choose one of the predefined management options that are involved in the clinical dilemma. Intra-rater agreement can be assessed at a later time with a second evaluation. Results: Descriptive statistics are presented, and results analyzed using kappa statistics. Interpretation of results can be facilitated by providing examples or by translating the results into clinically meaningful summary sentences. Reporting should follow standard guidelines. Conclusion: Measuring the uncertainty regarding management options for clinical problems may reveal disagreements, provide an empirical foundation for the notion of equipoise, and inform or facilitate the design/conduct of clinical trials to address the clinical dilemma.
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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 | 0,518 | 0,761 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».