059 Nonrandomised Studies as a Source of Complementary, Sequential or Replacement Evidence for Randomised Controlled Trials in Systematic Reviews and Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Background The terms applicability, generalizability, external validity, transferability generally describe one overarching theme: can available research evidence be utilised to answer the health care questions at hand, ideally supported by a judgement about the degree of confidence in this utilisation. This concept has been called directness. Objectives To offer conceptual and practical guidance to those judging directness and using research evidence from non-randomised studies (NRS). Methods We used a literature review and feedback from participants of a workshop funded by the Agency for Healthcare Quality and Research and the Cochrane Collaboration. Results Guideline developers can use NRS as a source of complementary, sequential or replacement evidence for randomised controlled trials (RCTs) by focusing on judgements about the population, intervention, comparison and outcomes. They use NRS to complement judgements about inconsistency, the rationale and credibility of subgroup analysis, baseline risk estimates for the determination of absolute benefits and downsides, and the directness of surrogate outcomes. Authors use NRS as sequential evidence to provide evidence when the evidence from RCTs is insufficient (e.g. long-term harms). Use of evidence from NRS may also replace RCT evidence when RCTs provide indirect evidence but NRS provide overall higher quality, direct evidence. We developed a simple tool and algorithm to make judgements about indirectness more transparent. Discussions These judgements need to be made in the context of other quality of evidence domains. Implications for Guideline Developers/Users The transparency of the framework will support interaction with those making health care decision and policy.
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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 | 0,417 | 0,766 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,017 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,016 |
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 ».