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Enregistrement W4408399011 · doi:10.22374/cjgim.v14i4.345

William Osler (1849–1919) at the Roots of Evidence-Based Medicine

2019· article· en· W4408399011 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Marleide da Mota Gomes, R. Brian Haynes

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of General Internal Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHistory of Medical Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClassicsAncient historyTraditional medicineHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

2019 marks the centenary of the death of William Osler, a Canadian by birth and internationally regarded as a leading physician of his time. His work, in Canada, the US, and the UK and eloquent writings spread his knowledge, thinking and way of practicing and teaching medicine. He advocated for the patient, rather than the disease, as the focus of medical practice, and his writings demonstrate his concerns for matching practice to the patient’s circumstances and expectations, honing the physician´s clinical skills, and using the best scientific evidence available at the moment. Osler’s approach is regarded by many as the beginning of modern medicine and has some interesting coincidental and intentional connections with evidence-based medicine (EBM) of current times. By coincidence, Osler was raised in Dundas, now part of Hamilton, Ontario, the eventual home of David Sackett, a Canadian by choice, who led the current era of EBM. Both began their academic careers at Canadian universities and ended their careers as professors at the University of Oxford. By intention, EBM emphasizes a critical mind, appraisal, and use of the scientific literature, and incorporation of the patient’s circumstances and preferences in reaching clinical decisions. The clinical epidemiologic science that underpins EBM is quite different from the observational pathophysiologic reasoning of Osler, and Osler may or may not have approved. In any event, many of his writings hold true for current medical practice.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,017
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,240 · 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
Domainenon disponible
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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