Conceptualizing the evidence pyramid for use in clinical practice: a narrative literature review.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To explore contemporary iterations of the evidence pyramid as applied in evidence-based practice. Methods: We searched for articles published in PubMed, Web of Science, and Scopus databases between 2016 and 2024 that assessed the evidence pyramid and its application in clinical practice. Title/abstract and full-text screening were conducted by one reviewer to determine eligibility, followed by data extraction and analysis to summarize themes. Results: Of 83 full-text articles identified, 28 were included. Extracted information centred on three common themes: (1) use of the evidence pyramid as a guide, not a rigid tool; 2) importance of the clinical question; and (3) necessity of clinical expertise to integrate research findings into clinical decision-making. Conclusion: Preliminary findings of our review suggest that, when applying the evidence pyramid in practice, clinicians should consider context (i.e., the clinical question, best available evidence, patient preferences, and clinical circumstances), to optimize clinical decision-making and patient outcomes. 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.
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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 | 0,119 | 0,248 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,016 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».