Methodology for development of the Allergic Rhinitis and its Impact on Asthma Guideline 2008 update
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We describe the methodology for the 2008 update of the Allergic Rhinitis and its Impact on Asthma (ARIA) guidelines. The methodology differs from the 2001 edition in several respects. The most prominent change is the application of the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach to compiling evidence, assessing the quality of evidence and grading of recommendations. METHODS AND RESULTS: Representatives of the GRADE working group joined the ARIA guideline panel to achieve these tasks. While most recommendations result from existing systematic reviews, systematic reviews were not always available and the panel compiled the best available evidence in evidence profiles without conducting actual reviews. The panel conducted two meetings and used the GRADE criteria to assess the quality of evidence (four categories of high, moderate, low and very low) and the strength of recommendation (strong and weak) based on weighing up the desirable and undesirable effects of management strategies, considering values and preferences influencing recommendations, and resource implications. The guideline panel has chosen the words 'we recommend'--for strong recommendations and 'we suggest'--for weak recommendations. Both categories indicate the best course of action for a given patient population, but their implementation, requires different considerations as we describe subsequently in this article. CONCLUSIONS: The 2008 update of the ARIA guidelines has become more evidence-based. Future iterations of the guidelines will further be improved by following the described processes even closer, such as ensuring availability of updated high quality systematic reviews for each question.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,159 | 0,343 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,009 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».