Application of GRADE: Making evidence-based recommendations about diagnostic tests in clinical practice guidelines
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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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 | 0,462 | 0,767 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,021 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».