GRADE system: new paradigm
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: An exposition of the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach to recommendations. RECENT FINDINGS: In this review, we outline the process whereby the strength of evidence from the literature undergoes a systematic reappraisal. The GRADE system allows four grades of evidence (high quality, moderate, low, and very low) and strength of recommendation is qualified as strong, weak, or conditional to an intervention (pro or con) and defined as the level of confidence that desirable effects predominate over untoward ones with a certain intervention. We provide research and clinical reviews in various settings in which this approach has been used. SUMMARY: Evidence-based medicine requires integrating the best available 'benchmark' literature with patient preferences and values (bedside) and is an evaluation process involving both patient and clinician, with a systematic assessment of the rated evidence from state-of-the-art medical literature. The GRADE methodology was developed as an application of evidence-based medicine to the field of recommendations and their formulation. The GRADE working group brings together clinical researchers and methodologists who developed a rating system to assess the quality of evidence for the purpose of making clinical practice recommendations.
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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 | 0,125 | 0,375 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,018 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,014 |
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 ».