Highlights from ecancer Choosing Wisely Nepal 2022: critical appraisal skills for evidence-based practice, 24th–25th September 2022, Kathmandu, Nepal
Notice bibliographique
Résumé
cancer conference organised in Nepal, a Southeast Asian nation sandwiched between India and China. It was focused on critical appraisal skills for evidence-based practice and was organised in partnership with the Karnali Academy of Health Sciences and the Civil Service Hospital from Nepal, and the Queen's Global Oncology Program from Canada. The workshop emphasised the need for critical thinking in understanding clinical research, and also motivated the delegates to undertake meaningful clinical research relevant to the local setting. The sessions highlighted the features of a good clinical research, identify pitfalls in the reporting of clinical trials, implementation of the research into locally relevant practice and development of local clinical guidelines. Furthermore, the faculty also discussed how to write a good scientific paper, the do's and don'ts of a systematic review and meta-analysis, the role of peer-review and how to do one properly and what do editors look for in evaluating papers submitted for publication. The audience learned the importance of finding a good mentor and fostering local and international collaboration. The local faculty also highlighted their own personal journeys and how mentorship and global collaboration played an important role in their own academic career. The enthusiastic panel discussion was a highlight of the programme where the delegates learned about several important topics from the faculties, such as work-life balance, the role of mentorship in building careers and building networks.
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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 | 0,030 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,008 |
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 ».