© 1997 Canadian Medical Association (text and résumé) Avoiding the mismeasurement of medicine and improving care
Notice bibliographique
Résumé
mation sur la santé (ICIS), décrivent les nouvelles terminologies normalisées pour la collecte de statistiques sur les soins de santé (page 1561). Les données normalisées procurent des avantages aux patients, aux médecins et aux directeurs de services de soins de santé, mais pour tirer profit de ces avantages, nous devons pouvoir comprendre comment recueillir des données pertinentes pour les soins à apporter aux patients sans entraver l’activité des médecins, et en assurer la confidentialité en dehors du bureau et de l’établissement de soins de santé. Les dossiers médicaux électroniques, malgré les difficultés que présente leur mise en oeuvre et les pro-blèmes prévisibles mais non insolubles que présentent les normes de l’ICIS, sem-blent promettre un meilleur échange d’information et une meilleur collecte de données. Des meilleures données pertinentes sur le plan clinique aideront à at-ténuer le problème des erreurs de mesure dans le système de soins de santé et, par conséquent, à améliorer les soins prodigués. The taxonomy of medicine is a dry, obscure and esoteric subject usuallyreserved for people with a peculiar obsessive–compulsive bent — likeme. Nonetheless, it is important. In this issue (page 1561) André Lalonde and Elizabeth Taylor outline the new terminology standards of the
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,553 | 0,306 |
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 ».