A COMPARISON OF CLINICAL PRACTICE GUIDELINE APPRAISAL INSTRUMENTS
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify and compare clinical practice guideline appraisal instruments. METHODS: Appraisal instruments, defined as instruments intended to be used for guideline evaluation, were identified by searching MEDLINE (1966-99) using the Medical Subject Heading (MeSH) practice guidelines, reviewing bibliographies of the retrieved articles, and contacting authors of guideline appraisal instruments. Two reviewers independently examined the questions/statements from all the instruments and thematically grouped them. The 44 groupings were collapsed into 10 guideline attributes. Using the items, two reviewers independently undertook a content analysis of the instruments. RESULTS: Fifteen instruments were identified, and two were excluded because they were not focused on evaluation. All instruments were developed after 1992 and contained 8 to 142 questions/statements. Of the 44 items used for the content analysis, the number of items covered by each instrument ranged from 6 to 34. Only the instrument by Cluzeau and colleagues included at least one item for each of the 10 attributes, and it addressed 28 of the 44 items. This instrument and that of Shaneyfelt et al. are the only instruments that have so far been validated. CONCLUSIONS: A comprehensive, concise, and valid instrument could help users systematically judge the quality and utility of clinical practice guidelines. The current instruments vary widely in length and comprehensiveness. There is insufficient evidence to support the exclusive use of any one instrument, although the Cluzeau instrument has received the greatest evaluation. More research is required on the reliability and validity of existing guideline appraisal instruments before any one instrument can become widely adopted.
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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 | 0,229 | 0,606 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».