When there is little or no research evidence: a clinical decision tool.
Notice bibliographique
Résumé
Despite advancements in research and guidelines of healthcare, there are still situations where clinicians may lack experience or face limited evidence to inform decision-making. In these situations, healthcare providers should provide care within their scope of practice considering all available evidence-based options, the patient's preferences, and the clinical context through a clinical expertise lens. This decision-making tool serves as a guide for patient-centred clinical decision-making in chiropractic care. It integrates clinical expertise with the pillars of evidence-based practice, taking into account the best available research evidence, patient preferences, and the clinical context. Examples are provided on using the tool within chiropractic care for conditions with large bodies of supporting evidence (e.g., low back pain), and conditions with little to no evidence (e.g., Parkinson's disease), to illustrate the broad applicability of how to use (and how not to use) this tool in the field of chiropractic care. Author’s Note: This paper is one of seven in a series exploring contemporary perspectives on the application of the evidence-based framework in chiropractic care. The Evidence-Based Chiropractic Care (EBCC) initiative aims to support chiropractors in their delivery of optimal patient-centred care. We encourage readers to review all papers in the series.
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 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 | 0,314 | 0,563 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,038 | 0,042 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
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 ».