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Enregistrement W2073059260 · doi:10.1016/j.jclinepi.2014.01.006

Applying Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) to diagnostic tests was challenging but doable

2014· article· en· W2073059260 sur OpenAlex
Gowri Gopalakrishna, Reem A. Mustafa, Clare Davenport, Rob Scholten, Christopher Hyde, Jan Brożek, Holger J. Schünemann, Patrick M. Bossuyt, Mariska Leeflang, Miranda Langendam

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésGrading (engineering)OperationalizationQuality of evidenceTest (biology)Systematic reviewPublication biasPerspective (graphical)Evidence-based medicineMEDLINEMedicineMedical physicsPsychologyMeta-analysisComputer scienceAlternative medicineArtificial intelligencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) Working Group developed an approach to assess the quality of evidence of diagnostic tests. Its use in Cochrane diagnostic test accuracy reviews is new. We applied this approach to three Cochrane reviews with the aim of better understanding the application of the GRADE criteria to such reviews. STUDY DESIGN AND SETTING: We selected reviews to achieve clinical and methodological diversities. At least three assessors independently assessed each review according to the GRADE criteria of risk of bias, indirectness, imprecision, inconsistency, and publication bias. Two teleconferences were held to share experiences. RESULTS: For the interpretation of the GRADE criteria, it made a difference whether assessors looked at the evidence from a patient-important outcome perspective or from a test accuracy standpoint. GRADE criteria such as inconsistency, imprecision, and publication bias were challenging to apply as was the assessment of comparative test accuracy reviews. CONCLUSION: The perspective from which evidence is graded can influence judgments about quality. Guidance on application of GRADE to comparative test reviews and on the GRADE criteria of inconsistency, imprecision, and publication bias will facilitate the operationalization of GRADE for diagnostics.

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.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuelhigh
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,598
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,760
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5980,760
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,925
Tête enseignante GPT0,701
Écart entre enseignants0,224 · 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