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Enregistrement W2089009990 · doi:10.1136/ebm.13.6.162-a

GRADE: assessing the quality of evidence for diagnostic recommendations

2008· editorial· en· W2089009990 sur OpenAlex

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

RevueEvidence-Based Medicine · 2008
Typeeditorial
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésGrading (engineering)Diagnostic testMedicineClinical PracticeTest (biology)OddsDiagnostic odds ratioMedical physicsMEDLINEDiagnostic accuracyQuality (philosophy)Intensive care medicineFamily medicinePediatricsLogistic regressionRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Making a diagnosis is the bread and butter of clinical practice, but in today’s world of many tests, the process has become complex. Guidelines for making an evidence-based diagnosis abound, but those making recommendations about diagnostic tests or test strategies must realise that clinicians require support to make diagnostic decisions that they can easily implement in daily practice. The Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) Working Group has developed a rigorous, transparent, and increasingly adopted approach for grading the quality of research evidence and strength of recommendations to guide clinical practice. This Notebook summarises GRADE’s process for developing recommendations for tests.1 Clinicians are trained to use tests for screening and diagnosis, identifying physiological derangements, establishing a prognosis, and monitoring illness and treatment response by assessing signs and symptoms, imaging, biochemistry, pathology, and psychological testing techniques.2 Sensitivity, specificity, positive predictive value, likelihood ratios, and diagnostic odds ratios are among the challenging terms that diagnostic studies typically deliver to clinicians, and all have to do with diagnostic accuracy. Not only do clinicians have difficulties remembering the definitions and calculations for these terms, these concepts are often complex to apply to individual patients. Many clinicians order a test despite uncertainty about how to interpret the result, and they also contribute to testing errors …

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: Évaluation · Genre: Éditorial
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Éditorial
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
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)0,345
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,949
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3450,949
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,003
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0050,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,948
Tête enseignante GPT0,684
Écart entre enseignants0,263 · 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