A Case for Clarity, Consistency, and Helpfulness: State-of-the-Art Clinical Practice Guidelines in Endocrinology Using the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation System
Notice bibliographique
Résumé
Context: The Endocrine Society, and a growing number of other organizations, have adopted the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) system to develop clinical practice guidelines and grade the strength of recommendations and the quality of the evidence. Despite the use of GRADE in several of The Endocrine Society’s clinical practice guidelines, endocrinologists have not had access to a context-specific discussion of this system and its merits. Evidence Acquisition: The authors are involved in the development of the GRADE standard and its application to The Endocrine Society clinical practice guidelines. Examples were extracted from these guidelines to illustrate how this grading system enhances the quality of practice guidelines. Evidence Synthesis: We summarized and described the components of the GRADE system, and discussed the features of GRADE that help bring clarity and consistency to guideline documents, making them more helpful to practicing clinicians and their patients with endocrine disorders. Conclusions: GRADE describes the quality of the evidence using four levels: very low, low, moderate, and high quality. Recommendations can be either strong (“we recommend”) or weak (“we suggest”), and this strength reflects the confidence that guideline panel members have that patients who receive recommended care will be better off. The separation of the quality of the evidence from the strength of the recommendation recognizes the role that values and preferences, as well as clinical and social circumstances, play in formulating practice recommendations.
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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 | 0,597 | 0,840 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,040 |
| Communication savante | 0,040 | 0,048 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,047 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».