Application of GRADE: Making evidence-based recommendations about diagnostic tests in clinical practice guidelines
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate diagnosis is a fundamental aspect of appropriate healthcare. However, clinicians need guidance when implementing diagnostic tests given the number of tests available and resource constraints in healthcare. Practitioners of health often feel compelled to implement recommendations in guidelines, including recommendations about the use of diagnostic tests. However, the understanding about diagnostic tests by guideline panels and the methodology for developing recommendations is far from completely explored. Therefore, we evaluated the factors that guideline developers and users need to consider for the development of implementable recommendations about diagnostic tests. METHODS: Using a critical analysis of the process, we present the results of a case study using the Grading of Recommendations Applicability, Development and Evaluation (GRADE) approach to develop a clinical practice guideline for the diagnosis of Cow Milk Allergy with the World Allergy Organization. RESULTS: To ensure that guideline panels can develop informed recommendations about diagnostic tests, it appears that more emphasis needs to be placed on group processes, including question formulation, defining patient-important outcomes for diagnostic tests, and summarizing evidence. Explicit consideration of concepts of diagnosis from evidence-based medicine, such as pre-test probability and treatment threshold, is required to facilitate the work of a guideline panel and to formulate implementable recommendations. DISCUSSION: This case study provides useful guidance for guideline developers and clinicians about what they ought to demand from clinical practice guidelines to facilitate implementation and strengthen confidence in recommendations about diagnostic tests. Applying a structured framework like the GRADE approach with its requirement for transparency in the description of the evidence and factors that influence recommendations facilitates laying out the process and decision factors that are required for the development, interpretation, and implementation of recommendations about diagnostic tests.
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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 | 0,012 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle