How do physicians respond to new medical research?
Notice bibliographique
Résumé
What happens when the findings of a prominent medical study are overturned? Using a medical trial on breech births, we estimate the effect of the reversal of such a medical study on physician choices and infant health outcomes. Using the United States Birth Certificate Records from 1995 to 2010, we employ a difference-in-differences estimator for C-sections, low Apgar, and low birth weight measures. We find that the reversal of a multi-site, high profile, randomized control trial on the appropriate delivery of term breech births, the Term Breech Trial, led to a 15%-23% decline in C-sections for such births at a time when the overall trend in C-sections was rising. We find our largest estimated effects amongst traditionally disadvantaged groups (i.e., non-white, and minimal education). However, we do not find that such a change in practice had significant impacts on infant health. Contrary to prior studies, we find that physicians updated their beliefs quickly, and do indeed adjust to new medical research, particularly young physicians, prior to mandatory policy or professional guidelines.
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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 | 0,154 | 0,605 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».