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题名基于深度循证医学理念构建新一代循证决策生态系统
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作者
孙凤
章萌
詹思延
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机构
北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系
重大疾病流行病学教育部重点实验室(北京大学)
北京大学循证医学中心
新疆医科大学
北京大学第三医院临床流行病学研究中心
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出处
《中华流行病学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期1164-1170,共7页
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基金
国家自然科学基金(72074011)。
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文摘
传统循证医学在医疗实践和卫生决策中发挥了重要作用,与此同时也不断暴露出证据生成效率低、覆盖范围窄、整合策略不完善等不足,难以及时服务临床诊疗及监管决策,因此亟须根据前沿技术的发展,对循证医学理念进行深入拓展和完善。2023年提出的深度循证医学倡导运用最新人工智能和自然语言处理技术,全面扩大证据的广度、深度和可整合性,提高证据生产和整合效率。基于深度循证医学理念建立新一代循证决策生态系统具有广阔的实际应用前景,可推动循证医学证据检索、生产、整合、传播、转化和应用等各环节的发展,深入挖掘影像学、多组学和真实世界数据,增大真实世界证据的利用潜力,建立动态文献管理平台和决策辅助工具,减少资源浪费,促进证据流动。借助此系统有助于获取以个体为中心的临床综合证据进行精准决策,并在人才培养、循证教学改革、科普宣传等方面发挥重大作用,最终推动同一健康的实现。
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关键词
深度循证医学
循证决策生态系统
证据整合
随机对照试验
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Keywords
Deep evidence-based medicine
Evidence-based decision ecosystem
Evidence integration
Randomized controlled trials
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分类号
R-03
[医药卫生]
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