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Enregistrement W4315698769 · doi:10.37051/mir-00108

La cochrane en médecine d’urgence et en réanimation : activités et adaptation pendant la pandémie COVID-19

2022· article· fr· W4315698769 sur OpenAlexaff
Virginie-Eve Lvovschi, Harald Herkner, Julie Dumouchel, S. Beroud, N. Nekhili, Patrick Miroux, Yannick Auffret, Teo Quay, Andrew F Smith, Kirk Magee, Daniel Meyrán, P. Jabre

Notice bibliographique

RevueMédecine Intensive Réanimation · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensDalhousie UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political sciencePhilosophyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les activités de la Cochrane sont polymorphes et reposent toutes sur le volontariat de personnes scientifiquement indépendantes. L’approche traditionnelle de diffusion de la connaissance basée sur la publication de revues systématiques Cochrane n’est pas suffisante, en particulier en médecine d’urgence et en réanimation. Une démarche de Knowledge Translation (KT) est indispensable. Le réseau des soins aigus et d'urgence de la Cochrane est particulièrement engagé dans cette activité via le review group Cochrane Emergency and Critical Care, qui produit des revues systématiques ciblées sur les malades en soins critiques et via le field Cochrane Pre-hospital and Emergency Care qui assure la diffusion de l’information médicale produite par la Cochrane et recense les priorités scientifiques liées au terrain. Cet article expose la méthodologie utilisée par les deux groupes car elle est standardisée et articule des étapes individuelles et collectives (pour la rédaction des revues systématiques comme pour le travail de priorisation). Une démarche active d’optimisation de la connexion entre production scientifique et terrain est indispensable dans des situations sanitaires d’exception (SSE) comme la pandémie COVID-19. Une démarche « d’Integrated Knowledge Translation » (IKT) s’est mise en place pour compléter les activités traditionnelles des groupes. Cet article fait le point sur les adaptations opérées dans ce contexte scientifique particulier. Rendre transparente la méthodologie de travail des deux groupes Cochrane permet d’assurer leur fiabilité scientifique, y compris en SSE. Cette transparence permet également de proposer un modèle de fonctionnement reproductible dans d’autres secteurs qui nécessitent une démarche de KT et d’IKT.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,087
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,231
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0870,231
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0140,008
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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