Pregled literature i ljekarništvo utemeljeno na dokazima

Dobici:

• Sposobnost strukturiranja kliničkog pitanja i provođenja pregleda literature, sažetka i kompilacije dokaza s umjetnom inteligencijom
• Sposobnost upravljanja rizikom izmišljenih referenci (halucinacija) potvrđivanjem svakog izvora koji je dala umjetna inteligencija s DOI-jem i izvornim člankom
• Sposobnost kritičkog čitanja sažetka umjetne inteligencije, procjene razine dokaza, sukoba interesa i pravodobnosti

Farmacija je struka čije se znanje stalno obnavlja; Doza ili preporuka koja je bila točno poznata jučer može se promijeniti s novom studijom. Farmacija utemeljena na dokazima znači odgovoriti na pitanje najaktualnijim i najpouzdanijim znanstvenim dokazima. Ali znanstvena literatura je golema i raštrkana; Lako vas je zatrpati stotinama članaka kada tražite odgovor na pitanje. Umjetna inteligencija ovdje je snažna pomoć pri skeniranju i sažimanju: pomaže strukturirati pitanje, generirati pojmove za pretraživanje, sažimati dugačak tekst. No, najopasnija pogreška umjetne inteligencije je upravo u ovom području: može izmišljati članke i DOI-je koji ne postoje. U ovoj ćete jedinici naučiti koristiti umjetnu inteligenciju kao siguran, provjeren alat u pregledu literature.

Koraci pristupa utemeljenog na dokazima

Na pitanje utemeljeno na dokazima odgovara se pomoću ovih koraka:

1. Strukturirajte pitanje. Dobro kliničko pitanje često je uokvireno okvirom PICO: pacijent/populacija (pacijent), intervencija, usporedba, ishod. Primjer: "Kako lijek X (I) utječe na rizik od hipoglikemije (O) u usporedbi s lijekom Y (C) kod starijih osoba s dijabetesom tipa 2 (P)?"
2. Tražite dokaze. Pretražite odgovarajuće baze podataka i resurse.
3. Ocijenite dokaze. Vrsta studije, kvaliteta, veličina uzorka i rizik od pristranosti.
4. Primijenite i pratite. Prilagodite nalaz kontekstu bolesnika.

AI je posebno brz u koracima 1 i 3 (strukturiranje pitanja i pomoć u evaluaciji teksta); ali korak 2 (izvor) zahtijeva kritičku provjeru.

hijerarhija dokaza

Nisu svi dokazi jednaki. Opća hijerarhija:

Razina dokaza

primjer

snaga

najviši

Sustavni pregled, meta-analiza

Kombinacija više studija

visoka

Randomizirano kontrolirano ispitivanje (RCT)

Kontrolirana, niska pristranost

srednji

Kohorta, slučaj-kontrola

Promatranje, rizik od zbunjujućih čimbenika

nizak

Serija slučajeva, mišljenje vještaka

Ograničena mogućnost generalizacije

najniža

Anegdotski, neprovjereni web sadržaj

Slaba dokazna vrijednost

Kada sažima nalaz, AI može zbuniti razinu dokaza ili predstaviti slab izvor kao jak. Uvijek kontrolirate razinu.

Osim toga, mogu postojati proturječne studije o istoj temi. AI ponekad može istaknuti samo jednu stranu i zanemariti drugu; to se zove "selektivna prezentacija". Čvrsta procjena dokaza traži opći trend u temi (što je mnogim studijama zajedničko) i trenutni sustavni pregled ako je dostupan. Promjena prakse temeljena na jednoj studiji, osobito na malom uzorku ili studiji u jednom centru, riskantna je. Pitati umjetnu inteligenciju "postoje li proturječni nalazi o ovom pitanju, koja strana ima jače dokaze" dobar je način da se uravnoteži jednostrani sažetak; Ali konačno vaganje obavljate vi čitajući izvorne izvore.

Oprez: AI može proizvesti potpuno izmišljene reference s realističnim naslovom, imenom autora, časopisom i DOI; ovo se zove "referentna halucinacija". Nikada nemojte citirati izvor bez otvaranja DOI-ja u izvornoj bazi podataka/časopisa i pregledavanja njegovog sadržaja.

tri mini kućišta

Slučaj 1 — Izmišljeni DOI. Farmaceut je zatražio od AI izvor o učinkovitosti lijeka; umjetna inteligencija dala je tri članka i DOI. Kad je ljekarnik pokušao otvoriti DOI, otkrio je da dva ne odgovaraju nijednom zapisu; jedan je bio stvaran, ali je prijavio drugačiji rezultat. Ljekarnik je koristio samo stvarni članak koji je provjerio. Bez provjere, dva fiktivna izvora bila bi uključena u jedno izvješće.

Slučaj 2 — Pretraživanje s PICO. Farmaceut je istraživao usporedbu sigurnosti dvaju lijekova protiv bolova kod starijih osoba. Zamolio je AI da ubaci pitanje u PICO i generira pojmove za pretraživanje. AI je dao jasne pojmove i sinonime; S njima je farmaceut sam izvršio stvarno pretraživanje u poznatoj bazi podataka i procijenio rezultate. Umjetna inteligencija je ubrzala pretragu; Farmaceut je pronašao izvore i pročitao ih.

Slučaj 3 — Izobličenje sažetka. Farmaceut je imao pravi članak sažet od strane umjetne inteligencije. Sažetak je tvrdio da je studija pokazala "nedvosmislenu superiornost"; ali sam članak je rekao da rezultat "nije dosegao statističku značajnost." Ljekarnik je pročitao izvorni tekst, uočio iskrivljenje i ispravio sažetak. Sažetak umjetne inteligencije bio je pretjeran; Povratak izvoru otkrio je istinu.

Slučaj 4 — Nedostaje tema. Ljekarnik je od umjetne inteligencije dobio informaciju o preporučenoj upotrebi lijeka. Odgovor se činio razumnim, ali se temeljio na vodiču od prije nekoliko godina; Međutim, preporuka je u međuvremenu ažurirana. Kad je ljekarnik otvorio ažurirani vodič, vidio je razliku i uzeo novu preporuku kao osnovu. Budući da je znanje umjetne inteligencije bilo zamrznuto na određeni datum, nije moglo znati najnoviju promjenu; provjera ažurnosti zatvorila je ovaj jaz.

Probir temeljen na dokazima korak po korak

1. Uokvirite pitanje s PICO. Stanovništvo, intervencija, usporedba, ishod.
2. Generirajte pojmove za pretraživanje. Dobijte ključne riječi i sinonime od umjetne inteligencije.
3. Vi obavite pravi poziv. Pretraživanje navodne baze podataka/izvora; "Izrada" resursa za AI.
4. Provjerite svaki izvor. Otvorite DOI, je li autor/časopis/godina stvaran, podupire li sadržaj tvrdnju?
5. Procijenite razinu dokaza. Vrsta posla, kvaliteta, sukob interesa, ažurnost.
6. Kontekstualizirajte i spremite. Povežite nalaz s pacijentom/pitanjem, izvorima zapisa.

Slab upit / Jak upit

Slab: "Je li ovaj lijek učinkovit, navedite izvor."

Strong: "Strukturirajte sljedeće kliničko pitanje u okviru PICO: [pitanje]. Zatim generirajte učinkovite pojmove za pretraživanje i sinonime za to pitanje. NEMOJTE izmišljati izvor/članak; recite mi koju vrstu studija (RCT, meta-analiza) i koje baze podataka trebam tražiti umjesto toga. Ako imenujete izvor, označite 'nije provjereno, mora biti potvrđeno s DOI'."

U snažnom upitu, okvir, granica i uvjet provjere su jasni; AI nije prisiljena proizvoditi resurse.

Četiri predloška za kopiranje

Zadatak: Ucrtati kliničko pitanje u PICO.Pitanje: [...]. Izlaz: P (populacija), I (interferencija), C (usporedba), O (ishod) i istraživačko pitanje strukturirano u jednoj rečenici.

Zadatak: Generirajte traženi pojam (FITTING izvor).Predmet: [...]. Ishod: ključne riječi + sinonimi + predložene vrste studija. Kredit/DOI; Samo mi reci kako da nazovem.

Zadatak: Nepristrano sažmi ovaj tekst (bez pretjerivanja).Tekst: [članak]. Ishod: svrha, metoda, uzorak, glavni nalaz, ograničenja, zaključak. Izražavanje rezultata JAČE od onoga što tekst kaže; zadržati neizvjesnost.

Zadatak: Napravite popis za provjeru referenci. Referenca: [...]. Razvrstaj po: DOI otvaranje? Važi li autor/časopis/godina? Podržava li sadržaj tvrdnju? Koja je razina dokaza? Postoji li sukob interesa?

Uobičajene greške

• Citiranje DOI-ja koje je dala umjetna inteligencija bez otvaranja. Rizik od referentne halucinacije je najveća opasnost.
• Zamjena izvora sažetkom. Za kritičku tvrdnju treba se vratiti izvornom tekstu.
• Zbunjujuća razina dokaza. Stručno mišljenje i meta-analiza nemaju istu težinu.
• Preskakanje ažuriranja. Starija studija može biti u sukobu s trenutnim smjernicama; Treba provjeriti datum.
• Previđanje sukoba interesa. Financiranje i izjava interesa utječu na tumačenje.

Ukratko

Umjetna inteligencija snažan je akcelerator za strukturiranje pitanja, generiranje pojmova za pretraživanje i sažimanje dugačkih tekstova u pretraživanjima literature. Ali njegova najopasnija pogreška, referentna halucinacija, događa se u ovom području: može proizvesti izvore koji se čine realističnima, ali ne postoje. Stoga sami pretražite, provjerite svaki izvor s DOI-jem, usporedite sažetke s izvornim tekstom i kritički procijenite razinu dokaza. Konačna interpretacija dokaza i njihova prilagodba pacijentu je na farmaceutu.

Zadatak aplikacije

Odaberite kliničko pitanje iz svoje prakse i neka ga AI prevede u PICO. Uzmite pojmove za pretraživanje i pretražite sami u priznatoj bazi podataka. Pitajte AI za nekoliko "izvora" o temi i pokušajte otvoriti DOI svakog; Zabilježite koliko ih je pravih, a koliko izmišljenih. Na kraju, neka AI sažme stvarni članak, usporedi sažetak s izvornim rezultatom i označi sva iskrivljenja.

popis za provjeru

• [ ] Pitanje sam strukturirao oko PICO-a.
• [ ] Uzeo sam pojmove za pretraživanje, sam sam pretražio.
• [ ] Otvorio sam svaki izvor s DOI-jem i provjerio njegovu autentičnost.
• [ ] Usporedio sam sažetke s izvornim tekstom.
• [ ] Ocijenio sam razinu dokaza i pravovremenost.
• [ ] Razmotrio sam sukob interesa.
• [ ] Sačuvao sam provjerene izvore.