Predicting the Probability That Open-Access Clinical Literature Saves Lives
Notice bibliographique
Résumé
Whether open-access (OA) clinical literature directly saves lives is frequently debated, yet empirical documentation is scarce because clinical notes rarely record how evidence was accessed. This study synthesizes high-impact cases of OA-enabled clinical change—most notably the SARS-CoV-2 PCR diagnostic protocol and the RECOVERY dexamethasone findings—and develops an expanded Bayesian predictive model estimating the probability that a single clinician reading one OA article saves a life. We integrate three primary evidence bases: (1) clinician-reported rates of practice change following article consultation, (2) the proportion of clinical decisions that influence short- or long-term mortality, and (3) empirically observed mortality reductions following OA-mediated dissemination of life-saving therapeutic evidence. We then extend this model by incorporating additional determinants of diagnostic and therapeutic accuracy, including medical error rates, years of clinical experience, multimorbidity-dependent diagnostic entropy, cognitive load, structural barriers, team-based reliability, guideline adherence, and electronic health record (EHR)–related error susceptibility, formalized in a multilevel Bayesian framework. The core model yields a probability range of p ≈ 0.003–0.02 that a clinician–article encounter prevents one death, corresponding to a Number Needed to Treat (NNT) analog of approximately 50–330 clinician–article encounters. After accounting for heterogeneity in clinical acuity, multimorbidity, and the extended set of clinician and system parameters, hierarchical Bayesian extensions adjust the predictive interval to p ≈ 0.002–0.03 and NNT ≈ 30–500. The integrated analysis demonstrates that OA literature meaningfully increases the probability of life-saving clinical decisions, especially in high-acuity environments where marginal improvements in evidence latency and accuracy have large mortality consequences.
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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 | 0,048 | 0,340 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».