Understanding the role of induction, intensions and extensions in pragmatic clinical research and practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pragmatic clinical research methods are poorly understood, but essential to practice outcome-based medical or surgical care. Pragmatic research aims to verify the connections between medical knowledge and the reality of practice. Its methods can be understood by reviewing the problems of induction, as well as the related linguistic and mathematical notions of intensions and extensions. METHODS: We briefly review the source of problems with using inductive methods to gain knowledge, and the relationships between language, mathematics and reality. We discuss linguistic 'sense' and 'reference', and the set-theory terms 'intensions' and 'extensions', which define the relationship between individuals and whichever pertinent collection these individuals comprise. Both concepts are essential to understand pragmatic medical research and evidence-based practice. RESULTS: Pragmatic clinical research can be explained in terms of testing (in reality) the repeatability of various inductive referential and inferential steps used in clinical practice - from reliability, diagnostic accuracy, and prognostic studies to pragmatic trials. All pragmatic studies aim to verify the relationship between the extensions of the notions of symptoms, diagnoses, prognoses, treatments, and outcomes. The concepts of intensions and extensions also serve to understand 'statistical significance' in analyzing trial results, as well as problems related to eligibility criteria and subgroup analyses. The results of clinical studies can be generalized to the extent that they have been tested in numerous and widely different individuals. CONCLUSION: The notions of sense and reference, and of intensions and extensions, help explain the role pragmatic clinical research methods can play in optimizing care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,204 | 0,287 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».