Bibliographic record
Abstract
Richtlijnen hebben invloed op cliënten en zorgverleners.Richtlijnmakers hebben daarom de verantwoordelijkheid richtlijnen gedegen te ontwikkelen.Om die reden heeft het team richtlijnontwikkeling de ambitie KNOV-standaarden te ontwikkelen conform (inter)nationaal geldende criteria. Richtlijnen, een recente ontwikkelingHet maken van richtlijnen is een ontwikkeling van de laatste 25 jaar en kent dus nog niet zo'n lange geschiedenis.Het Kwaliteitsinstituut voor de Gezondheidszorg CBO startte zijn richtlijnenprogramma in 1982, het Nederlands Huisartsen Genootschap volgde in 1989.Zij hielden daarmee gelijke tred met de richtlijnontwikkeling in de VS, Canada, Australië, Nieuw-Zeeland en een aantal Europese landen zoals het Verenigd Koninkrijk, Frankrijk en Finland.[1] De KNOV publiceerde zijn eerste standaard in 2000.[2] Hiervoor heeft de KNOV een methodiek voor het maken van standaarden ontwikkeld.[3] In deze methodiek is te lezen wie bij het standaardentraject betrokken zijn en welke fasen doorlopen moeten worden om tot de definitieve standaard te komen.Bij het schrijven van de twee inmiddels gepubliceerde standaarden hebben we deze methodiek geëvalueerd, bijgesteld en verder ingevuld.In dit artikel willen we u informeren over de systematiek waarop we vanuit de wetenschappelijke onderbouwing en praktische ervaring en deskundigheid komen tot aanbevelingen in onze standaarden. Evidence based richtlijnenRichtlijnontwikkeling heeft veel, zoniet alles te maken met het fenomeen evidence based medicine (EBM).Eén van de definities van EBM is het gewetensvol, expliciet en oordeelkundig gebruik van het huidige beste bewijsmateriaal om beslissingen te nemen voor individuele patiënten.De praktijk van EBM impliceert het integreren van individuele expertise met het beste externe bewijsmateriaal dat vanuit systematisch onderzoek beschikbaar is.De voorkeuren, wensen en verwachtingen van de patiënt spelen bij de besluitvorming een centrale rol'.[4] Deze definitie geeft niet alleen een goede beschrijving van wat EBM is, het toont ook meteen de complexiteit van de denkwijze: het is niet zo eenvoudig voor een hulpverlener om achter 'het beste
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 | 0.003 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.294 | 0.112 |
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".