041 Making Recommendations About Diagnostic Tests And Strategies: What Do Experts Say?
Notice bibliographique
Résumé
Background Current practices in developing guidelines about the use of diagnostic tests and strategies (DTS) are out of step with the conceptual discussion among experts. Objectives Identify the essential factors to consider when making recommendations about DTS. Methods We conducted semi-structured in-depth interviews with experts in assessing evidence and producing guidelines about DTS. Results We interviewed 23 international experts. Although diagnostic test accuracy (DTA) was the factor most commonly considered by organisations when developing recommendations, experts agreed that DTA is never sufficient and may be misleading. Experts identified the following additional essential factors in making decisions about DTS: resource implications, complications, inconclusive results, additional benefits of the test, diagnostic/therapeutic impact, safety, feasibility, ethical, legal, and organisational considerations, patients’ and societies’ values and preferences and the link between the test results and patient important outcomes. Because direct evidence on DTS’s effects on patient outcomes and resource implications is frequently unavailable, most experts agreed that decision analysis and mathematical modelling will be useful, but their opinion varied about the extent of details needed. Discussion Formal decision modelling can be a useful framework for organising the clinical, cost, and preference data relevant to the use of diagnostic tests. Although it requires resources, it is useful for integrating these factors into decision making, identifying evidence gaps, and high priority research areas. Implications Developing guidelines about the use of DTS requires considering factors beyond solely DTA but implementing this demand is challenging. Further development and testing of a framework that can guide this process is needed.
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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 | 0,175 | 0,468 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».