Creating an (ethical) epistemic space for the normalization of clinical and “real food” oral immunotherapy for food allergy
Notice bibliographique
Résumé
Researchers and sociologists have argued the consequences of standardization vis-à-vis clinical practice guidelines are diverse and argue they should be explored empirically. Sociologists have also argued that "best evidence" for the development of clinical practice guidelines is not restricted to randomized controlled trials and that other forms of knowledge should be embedded in and inform CPGs. There is little research concerning how other types of knowledge are mobilized and taken up in CPGs. This article presents the results of an ethnographic investigation in Canada between 2015 and 2020 of the development of a clinical practice guideline for immunotherapy for food allergy. My research shows that immunotherapy has become the source of controversy regarding whether immunotherapy should be offered in the clinic or remain experimental and whether it should be offered using food or commercial products. I argue that the clinical practice guideline for oral immunotherapy reaffirms what has been previously noted by sociologists; guidelines can serve normative purposes and are not merely technical documents. This case study is unique as it demonstrates how guidelines can serve as "community-making devices" to consolidate "epistemic communities" through the explicit and formal mobilization of ethical principles alongside other forms of "traditional" evidence. The mobilization of a multi-criteria approach that included ethical principles was mobilized in part to counter the de-legitimization and peripheralization of clinical and real food oral immunotherapy.
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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 | 0,266 | 0,276 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,151 |
| Communication savante | 0,028 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,039 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».