Decision-Making about Healthcare Related Tests and Diagnostic Strategies: User Testing of GRADE Evidence Tables
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop guidance on what information to include and how to present it in tables summarizing the evidence from systematic reviews of test accuracy following the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach. METHODS: To design and refine the evidence tables, we used an iterative process based on the analysis of data from four rounds of discussions, feedback and user testing. During the final round, we conducted one-on-one user testing with target end users. We presented a number of alternative formats of evidence tables to participants and obtained information about users' understanding and preferences. RESULTS: More than 150 users participated in initial discussions and provided their formal and informal feedback. 20 users completed one-on-one user testing interviews. Almost all participants preferred summarizing the results of systematic reviews of test accuracy in tabular format rather than plain text. Users generally preferred less complex tables but found presenting sensitivity and specificity estimates only as too simplistic. Users found the presentation of test accuracy for several values of prevalence initially confusing but modifying table layout and adding sample clinical scenarios for each prevalence reduced this confusion. Providing information about clinical consequences of testing result was viewed as not feasible for authors of systematic reviews. CONCLUSION: We present the current formats for tables presenting test accuracy following the GRADE approach. These tables can be developed using GRADEpro guidelines development tool (www.guidelinedevelopment.org or www.gradepro.org) and are being further developed into electronic interactive tables that will suit the needs of different end users. The formatting of these tables, and how they influence result interpretation and decision-making will be further evaluated in a randomized trial.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,594 | 0,866 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,014 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».