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Enregistrement W2034355342 · doi:10.4321/s1134-80462014000300010

Hacia la perspectiva GRADE (II)

2014· article· es· W2034355342 sur OpenAlexaff
Raúl Aguilera-Eguía, Edson Zafra Santos, C. Rojas Sepúlveda, G. Aguayo Alcayala, Donna Leon

Notice bibliographique

RevueRevista de la Sociedad Española del Dolor · 2014
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Policies
Établissements canadiensCochrane
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hacia la perspectiva GRADE (II)Sr. Director: Es necesario dar más detalles de la clasificación GRA-DE, que traducida al español significa: "Clasificación de la Evaluación, Desarrollo y Valoración de las Recomendaciones", la cual fue expuesta en esta sección de la revista, publicada en ediciones anteriores (1) del presente año.El grupo de trabajo GRADE nace en el año 2000 con el objetivo de abordar las deficiencias de los actuales sistemas de clasificación de la evidencia.Este grupo ha elaborado una clasificación que presenta un enfoque sistemático y explícito a partir de la definición de una serie de criterios necesarios, para hacer juicios sobre la calidad de la evidencia y fuerza de recomendación.Estos criterios consisten en los siguientes puntos:1. Definir target group: consiste en definir nuestro público objetivo, o problema de interés, el tipo de intervención que nos interesa y su comparación (no es obligación que exista una comparación).2. Resultados de interés (outcome): debemos seleccionar los desenlaces de interés y valorar su implicancia clínica.Para llevar a cabo este ítem es necesario realizar un listado de 9 resultados de interés clínico dentro de los cuales se subdividen en: "no importante 1-3", "importantes 4-6" y "críticos 7-9" (es fundamental mencionar que los resultados "no importantes 1-3" no se utilizan para entregar las recomendaciones).3. Valorar la evidencia: esto consiste en que debemos tener claridad en la magnitud del efecto y en su calidad para cada uno de los resultados seleccionados como "críticos e importantes" -se debe considerar que los estudios clínicos aleatorizados (ECA) presentan el nivel más elevado de la jerarquía de la evidencia en terapia, seguido de los estudios observacionales-.Este ítem finaliza con la evaluación global de la evidencia donde encontramos 4 puntos (2):-Alta calidad: es poco probable que investigaciones adicionales cambien nuestra confianza en la estimación del efecto.Hay suficientes datos con intervalos de confianza estrechos.-Moderada calidad: es probable que investigaciones adicionales tengan un impacto importante en la confianza de la estimación del efecto y puedan cambiar la estimación.-Baja calidad: es muy probable que investigaciones adicionales tengan un impacto importante en

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,008

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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