Conceptualizing clinical expertise in evidence-based practice: a narrative literature review with implications for clinical decision-making.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This review aimed to explore clinical expertise within evidence-based practice (EBP) by examining contemporary definitions of clinical expertise, how it can be acquired and developed over time, and its role within EBP. Methods: PubMed, Web of Science, and Scopus databases were searched for literature on clinical expertise published between January 2016 and August 2024. Titles and abstracts were screened for relevance. Full-text review was conducted for papers deemed potentially relevant. Results: 23 articles were included in this review. Clinical expertise receives different treatments across literature. However, a commonality is that clinical expertise requires proficiency, skill, and clinical judgement that can be acquired only through clinical experience, collaboration, and hands-on clinical practice. Operating within Haynes' model of EBP, clinical expertise is central to integrating patient preferences and bridging the gap between standardized objective evidence and personalized care. Conclusions: Clinical expertise represents the core of integrating EBP to inform clinical decision-making and is developed through experience and keeping current with research. 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 | 0,039 | 0,156 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».