Is Evidence-Based Medicine
Notice bibliographique
Résumé
the Answer? Like many clinicians, I often feel overwhelmed by the explosion of scientific knowledge. I know that I cannot possibly keep up with the medical literature and synthesize all of the information available to me in an efficient and practical manner. The electronic medical record, with all of its promised efficiencies, has really yet to materialize in a practical sense. Added to these woes is a natural reaction to bristle at yet another new term in our medical lexicon, namely, evidence-based medicine (EBM). What is the etiology of this conveniently labeled phenomenon? How might it help us to achieve our long sought-after goal of providing our patients with higher quality care at a lower economic burden? What are the future prospects for this field in general? I am not aware of any published reports formally outlining the etiology of EBM. By most accounts, one can trace its origins to a group of dedicated clinician teachers at McMaster University in Ontario, Canada, in the late 1980s. At McMaster, a core group of medical school faculty was trying to demonstrate that medical decisions should be
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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 | 0,072 | 0,238 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,022 |
| Communication savante | 0,020 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,036 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,013 |
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 ».