From Data to Evidence: Evaluative Methods in Evidence-Based Medicine
Notice bibliographique
Résumé
The amount of published information is increasing exponentially, and recent technologic advances have created systems whereby mass distribution of this information can occur at an infinite rate. This is particularly true in the broad field of medicine, as the absolute volume of data available to the practicing clinician is creating new challenges in the management of relevant information flow. Evidence-based medicine (EBM) is an information management and learning strategy that seeks to integrate clinical expertise with the best evidence available in order to make effective clinical decisions that will ultimately improve patient care. The systematic approach underlying EBM encourages the clinician to formulate specific and relevant questions, which are answered in an iterative manner through accessing the best available published evidence. The arguments against EBM stem from the idea that there are inherent weaknesses in research methodologies and that emphasis placed on published research may ignore clinical skills and individual patient needs. Despite these arguments, EBM is gaining momentum and is consistently used as a method of learning and improving health care delivery. However, if EBM is to be effective, the clinician needs to have a critical understanding of research methodology in order to judge the value and level of a particular data source. Without critical analysis of research methodology, there is an inherent risk of drawing incorrect conclusions that may affect clinical decision-making. Currently, there is a trend toward using secondary pre-appraised data rather than primary sources as best evidence. We review the qualitative and quantitative methodology commonly used in EBM and argue that it is necessary for the clinician to preferentially use primary rather than secondary sources in making clinically relevant decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».