Mise à jour sur la prévention et le dépistage selon l’âge à l’intention des médecins de soins primaires canadiens
Bibliographic record
Abstract
OBJECTIF: Faire la synthèse des meilleures lignes directrices fondées sur des données probantes concernant la prévention et le dépistage chez les adultes canadiens selon l’âge. QUALITÉ DES DONNÉES: Les recommandations du Groupe d’étude canadien sur les soins de santé préventifs représentent la source principale des renseignements et sont complétées par les recommandations pertinentes du Preventive Services Task Force des États-Unis lorsque celles du Groupe d’étude canadien étaient inaccessibles ou désuètes. Les guides de pratique des principales organisations nationales axées spécifiquement sur une maladie ou une spécialité ont aussi fait l’objet d’une révision pour prendre en compte les données factuelles les plus récentes. MESSAGE PRINCIPAL: Les interventions de dépistage recommandées selon l’âge et le sexe sont présentées dans un tableau de synthèse où est mise en évidence la qualité des données à l’appui de ces recommandations. Un exemple de modèle à suivre dans les dossiers médicaux électroniques ou sur papier est aussi proposé. CONCLUSION: Qu’il s’agisse d’une visite consacrée à la prévention ou d’une occasion saisie autrement de faire du counseling et du dépistage de prévention chez leurs patients, les médecins de soins primaires peuvent se servir de cette synthèse des recommandations fondées sur des données probantes pour maximiser leur efficience et prévenir d’importantes omissions ou des dépistages inutiles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.037 | 0.146 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".