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Enregistrement W1978694590 · doi:10.1186/1748-5908-5-48

The GRADE approach for assessing new technologies as applied to apheresis devices in ulcerative colitis

2010· article· en· W1978694590 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos III
Mots-clésMedicineUlcerative colitisApheresisQuality of Life ResearchAbdominal surgeryHealth services researchHealth informaticsPublic healthHealth administrationInternal medicineGeneral surgeryGastroenterologyPathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the last few years, a new non-pharmacological treatment, termed apheresis, has been developed to lessen the burden of ulcerative colitis (UC). Several methods can be used to establish treatment recommendations, but over the last decade an informal collaboration group of guideline developers, methodologists, and clinicians has developed a more sensible and transparent approach known as the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation (GRADE). GRADE has mainly been used in clinical practice guidelines and systematic reviews. The aim of the present study is to describe the use of this approach in the development of recommendations for a new health technology, and to analyse the strengths, weaknesses, opportunities, and threats found when doing so. METHODS: A systematic review of the use of apheresis for UC treatment was performed in June 2004 and updated in May 2008. Two related clinical questions were selected, the outcomes of interest defined, and the quality of the evidence assessed. Finally, the overall quality of each question was taken into account to formulate recommendations following the GRADE approach. To evaluate this experience, a SWOT (strengths, weaknesses, opportunities and threats) analysis was performed to enable a comparison with our previous experience with the SIGN (Scottish Intercollegiate Guidelines Network) method. RESULTS: Application of the GRADE approach allowed recommendations to be formulated and the method to be clarified and made more explicit and transparent. Two weak recommendations were proposed to answer to the formulated questions. Some challenges, such as the limited number of studies found for the new technology and the difficulties encountered when searching for the results for the selected outcomes, none of which are specific to GRADE, were identified. GRADE was considered to be a more time-consuming method, although it has the advantage of taking into account patient values when defining and grading the relevant outcomes, thereby avoiding any influence from literature precedents, which could be considered to be a strength of this method. CONCLUSIONS: The GRADE approach could be appropriate for making the recommendation development process for Health Technology Assessment (HTA) reports more explicit, especially with regard to new technologies.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,361 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle