مراجعة الأدبيات والصيدلة المبنية على الأدلة

المكاسب:

• القدرة على هيكلة السؤال السريري وإجراء مراجعة الأدبيات والملخص وتجميع الأدلة باستخدام الذكاء الاصطناعي
• القدرة على إدارة مخاطر المراجع الملفقة (الهلوسة) من خلال التأكد من كل مصدر مقدم بواسطة الذكاء الاصطناعي باستخدام DOI والمقالة الأصلية
• القدرة على قراءة ملخص الذكاء الاصطناعي بشكل نقدي، وتقييم مستوى الأدلة، وتضارب المصالح، والتوقيت المناسب

الصيدلة مهنة تتجدد معرفتها باستمرار؛ الجرعة أو التوصية التي كانت معروفة بشكل صحيح بالأمس قد تتغير مع دراسة جديدة. الصيدلة المبنية على الأدلة تعني الإجابة على سؤال بأحدث الأدلة العلمية وأكثرها موثوقية. لكن المؤلفات العلمية ضخمة ومتناثرة؛ من السهل أن تغمرك مئات المقالات عندما تبحث عن إجابة لسؤال ما. يعد الذكاء الاصطناعي أداة مساعدة قوية في المسح والتلخيص هنا: فهو يساعد في تنظيم السؤال وإنشاء مصطلحات البحث وتلخيص نص طويل. لكن أخطر خطأ في الذكاء الاصطناعي يقع في هذا المجال على وجه التحديد: حيث يمكنه اختلاق مقالات ومعرفات DOI غير موجودة. في هذه الوحدة، ستتعلم استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة آمنة ومعتمدة في مراجعة الأدبيات.

خطوات النهج المبني على الأدلة

تتم الإجابة على السؤال المبني على الأدلة من خلال الخطوات التالية:

1. هيكلة السؤال. غالبًا ما يتم صياغة السؤال السريري الجيد باستخدام إطار عمل PICO: المريض/السكان (المريض)، التدخل، المقارنة، النتيجة. مثال: "كيف يؤثر الدواء X (I) على خطر نقص السكر في الدم (O) مقارنة بالعقار Y (C) لدى كبار السن المصابين بداء السكري من النوع 2 (P)؟"
2. ابحث عن الأدلة. البحث في قواعد البيانات والموارد المناسبة.
3. تقييم الأدلة. نوع الدراسة والجودة وحجم العينة وخطر التحيز.
4. تطبيق ومراقبة. تكييف النتائج مع سياق المريض.

يكون الذكاء الاصطناعي سريعًا بشكل خاص في الخطوتين 1 و3 (هيكلة السؤال والمساعدة في تقييم النص)؛ لكن الخطوة 2 (المصادر) تتطلب التحقق النقدي.

التسلسل الهرمي للأدلة

ليست كل الأدلة متساوية. التسلسل الهرمي العام:

مستوى الأدلة

مثال

القوة

أعلى

مراجعة منهجية، التحليل التلوي

مزيج من دراسات متعددة

عالية

تجربة معشاة ذات شواهد (RCT)

تسيطر عليها، والتحيز المنخفض

متوسطة

الفوج، مراقبة الحالة

الملاحظة، وخطر العوامل المربكة

منخفض

سلسلة الحالات، رأي الخبراء

محدودية التعميم

أدنى

محتوى ويب قصصي لم يتم التحقق منه

ضعف القيمة الإثباتية

عند تلخيص النتائج، قد يخلط الذكاء الاصطناعي بين مستوى الأدلة أو يقدم مصدرًا ضعيفًا على أنه مصدر قوي. يمكنك دائما التحكم في المستوى.

بالإضافة إلى ذلك، قد تكون هناك دراسات متضاربة حول نفس الموضوع. يمكن للذكاء الاصطناعي في بعض الأحيان تسليط الضوء على جانب واحد فقط وتجاهل الجانب الآخر؛ وهذا ما يسمى "العرض الانتقائي". يبحث تقييم الأدلة القوي عن الاتجاه العام في الموضوع (ما تشترك فيه العديد من الدراسات) ومراجعة منهجية حالية إذا كانت متوفرة. إن تغيير الممارسة بناءً على دراسة واحدة، وخاصة دراسة عينة صغيرة أو دراسة مركز واحد، أمر محفوف بالمخاطر. إن سؤال الذكاء الاصطناعي "هل هناك نتائج متضاربة حول هذه القضية، أي جانب لديه أدلة أقوى" هو وسيلة جيدة لتحقيق التوازن بين ملخص من جانب واحد؛ لكن الوزن النهائي يتم بواسطتك من خلال قراءة المصادر الأصلية.

تحذير: قد ينتج الذكاء الاصطناعي مراجع ملفقة بالكامل بعنوان واقعي، واسم المؤلف، والمجلة، ومعرف DOI؛ وهذا ما يسمى "الهلوسة المرجعية". لا تستشهد أبدًا بمصدر دون فتح DOI في قاعدة البيانات/المجلة الأصلية وعرض محتواها.

ثلاث حالات صغيرة

الحالة 1 - DOI المُختلق. سأل صيدلي الذكاء الاصطناعي عن مصدر حول فعالية الدواء؛ أسفر الذكاء الاصطناعي عن ثلاث مقالات وDOI. وعندما حاول الصيدلي فتح معرفات DOI، وجد أن اثنين منها لا يتوافقان مع أي سجلات؛ كان أحدهما حقيقيًا ولكنه أعطى نتيجة مختلفة. استخدم الصيدلي فقط المادة الفعلية التي قام بالتحقق منها. وبدون التحقق، سيتم إدراج مصدرين وهميين في تقرير واحد.

الحالة 2 - البحث مع PICO. كان صيدلي يبحث في مقارنة سلامة مسكنين للألم لدى كبار السن. لقد طلب من الذكاء الاصطناعي إلقاء السؤال في PICO وإنشاء مصطلحات بحث. أعطى الذكاء الاصطناعي مصطلحات ومرادفات واضحة؛ ومن خلال هذه البيانات، أجرى الصيدلي بنفسه البحث الفعلي في قاعدة البيانات المعروفة وقام بتقييم النتائج. لقد أدى الذكاء الاصطناعي إلى تسريع عمليات البحث؛ وجد الصيدلي المصادر وقرأها.

الحالة 3 - تشويه الملخص. صيدلي كان عنده مقال حقيقي ملخص بالذكاء الاصطناعي. وزعم الملخص أن الدراسة أظهرت «تفوقًا لا لبس فيه»؛ لكن المقال نفسه قال إن النتيجة "لم تصل إلى دلالة إحصائية". قرأ الصيدلي النص الأصلي، ولاحظ التحريف، وقام بتصحيح الملخص. لقد كان ملخص الذكاء الاصطناعي مبالغًا فيه؛ وبالعودة إلى المصدر كشفت الحقيقة.

الحالة الرابعة - الموضوع مفقود. تلقى صيدلي معلومات من الذكاء الاصطناعي حول الاستخدام الموصى به للدواء. بدت الإجابة معقولة، لكنها استندت إلى دليل منذ سنوات قليلة مضت؛ ومع ذلك، تم تحديث التوصية منذ ذلك الحين. عندما فتح الصيدلي الدليل المحدث، رأى الفرق واتخذ التوصية الجديدة كأساس. ونظرًا لأن معرفة الذكاء الاصطناعي تم تجميدها في تاريخ محدد، فإنه لم يتمكن من معرفة أحدث التغييرات؛ أدى التحقق من التحديث إلى إغلاق هذه الفجوة.

الفحص المبني على الأدلة خطوة بخطوة

1. قم بصياغة السؤال باستخدام PICO. السكان، التدخل، المقارنة، النتيجة.
2. توليد مصطلحات البحث. احصل على الكلمات الرئيسية والمرادفات من الذكاء الاصطناعي.
3. أنت تقوم بالاتصال الحقيقي. البحث في قاعدة البيانات/المصدر المشهور؛ "صنع" الموارد للذكاء الاصطناعي.
4. التحقق من كل مصدر. افتح DOI، هل المؤلف/المجلة/السنة حقيقي، هل المحتوى يدعم المطالبة؟
5. تقييم مستوى الأدلة. نوع العمل، الجودة، تضارب المصالح، التوقيت المناسب.
6. وضع السياق والحفظ. ربط النتائج بالمريض/السؤال، وتسجيل المصادر.

موجه ضعيف / موجه قوي

ضعيف: "هل هذا الدواء فعال، اذكر مصدره".

Strong: "قم بصياغة السؤال السريري التالي في إطار عمل PICO: [سؤال]. ثم قم بإنشاء مصطلحات ومرادفات بحث فعالة لهذا السؤال. لا تقم بتكوين المصدر/المقالة؛ أخبرني ما نوع الدراسات (RCT، التحليل التلوي) وقواعد البيانات التي يجب أن أبحث عنها بدلاً من ذلك. إذا قمت بتسمية مصدر، ضع علامة "لم يتم التحقق منه، يجب تأكيده باستخدام DOI".

في الموجه القوي، يكون الإطار والحدود وشرط التحقق واضحًا؛ الذكاء الاصطناعي ليس مجبرًا على تصنيع الموارد.

أربعة قوالب قابلة للنسخ

المهمة: ارسم السؤال السريري في PICO.السؤال: [...]. المخرجات: P (السكان)، I (التداخل)، C (المقارنة)، O (النتيجة)، وسؤال بحث منظم من جملة واحدة.

المهمة: إنشاء مصطلح بحث (مصدر FITTING).الموضوع: [...]. المخرجات: الكلمات المفتاحية + المرادفات + أنواع الدراسة المقترحة. الائتمان/DOI؛ فقط أخبرني كيف أتصل.

المهمة: تلخيص هذا النص بحيادية (بدون مبالغة).النص: [مقال]. المخرجات: الغرض، الطريقة، العينة، النتيجة الرئيسية، القيود، الاستنتاج. التعبير عن النتيجة أقوى مما يقوله النص؛ الحفاظ على عدم اليقين.

المهمة: إنتاج قائمة مرجعية للتحقق. المرجع: [...]. الترتيب حسب: افتتاح DOI؟ هل يحمل المؤلف/المجلة/السنة؟ هل المحتوى يدعم المطالبة؟ ما هو مستوى الأدلة؟ هل هناك تضارب في المصالح؟

الأخطاء الشائعة

• نقلا عن DOI المعطى بواسطة الذكاء الاصطناعي دون فتحه. خطر الهلوسة المرجعية هو الخطر الأكبر.
• استبدال الملخص بالمصدر. بالنسبة للمطالبة النقدية، ينبغي للمرء أن يعود إلى النص الأصلي.
• الخلط بين مستوى الأدلة. رأي الخبراء والتحليل التلوي ليس لهما نفس الوزن.
• تخطي التحديث. قد تتعارض دراسة قديمة مع التوجيهات الحالية؛ يجب التحقق من التاريخ.
• تطل على تضارب المصالح. التمويل وإعلان المصالح يؤثران على التفسير.

في ملخص

يعد الذكاء الاصطناعي مسرعًا قويًا لهيكلة الأسئلة، وتوليد مصطلحات البحث، وتلخيص النصوص الطويلة في عمليات البحث الأدبية. لكن أخطر أخطائه، وهو الهلوسة المرجعية، يحدث في هذا المجال: فهو يمكن أن ينتج مصادر تبدو واقعية ولكنها غير موجودة. لذا قم بالبحث الفعلي بنفسك، وتحقق من كل مصدر باستخدام DOI، وقارن الملخصات بالنص الأصلي، وقم بتقييم مستوى الأدلة بشكل نقدي. التفسير النهائي للأدلة وملاءمتها للمريض يقع على عاتق الصيدلي.

مهمة التطبيق

اختر سؤالاً سريريًا من ممارستك الخاصة واطلب من الذكاء الاصطناعي ترجمته إلى PICO. خذ مصطلحات البحث وقم بإجراء البحث الفعلي بنفسك على قاعدة بيانات معترف بها. اطلب من الذكاء الاصطناعي بعض "المصادر" حول الموضوع وحاول فتح DOI لكل منها؛ لاحظ كم منها حقيقي وكم منها مكون. أخيرًا، اطلب من الذكاء الاصطناعي تلخيص مقال حقيقي، ومقارنة الملخص بالنتيجة الأصلية، ووضع علامة على أي تشويهات.

قائمة مرجعية

• [ ] قمت بتنظيم السؤال حول PICO.
• [ ] أخذت مصطلحات البحث، وقمت بالبحث الفعلي بنفسي.
• [ ] لقد فتحت كل مصدر باستخدام DOI وتحققت من صحته.
• [ ] لقد قارنت الملخصات بالنص الأصلي.
• [ ] قمت بتقييم مستوى الأدلة والتوقيت المناسب.
• [ ] لقد فكرت في تضارب المصالح.
• [ ] لقد قمت بحفظ المصادر التي تم التحقق منها.