Evidence-based clinical practice guidelines for prostate cancer: the need for a unified approach
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Clinical practice guidelines are being increasingly recognized as critically important to an evidence-based practice. This article reviews the different approaches used by leading urological organizations to the development of prostate cancer guidelines. It further introduces the recommendations of the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) working group as a unified approach to guideline development. RECENT FINDINGS: Clinical guidelines on the management of prostate cancer demonstrate major methodological differences. Most notably, considerable discrepancies with regards to the systems used to grade the quality of the evidence and the strength of recommendation exist. The GRADE approach classifies the quality of evidence as high, moderate, low or very low, according to factors that include study design and execution, and the consistency of the results. It subsequently classifies recommendations as strong or weak, according to the balance between benefits and downsides and the degree of confidence in estimates of the downsides. SUMMARY: There is an urgent need to standardize processes used to develop clinical guidelines for the management of patients with prostate cancer by leading urological organizations. Adoption of the GRADE approach would offer considerable rewards in terms of efficiency, guideline credibility and optimal clinical decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».