S14– Using the GRADE approach to develop diagnostic guidelines in allergic disease
Notice bibliographique
Résumé
Guideline development Accrediting guideline developers Cow milk allergy (CMA) has an incidence of 1.9% to 4.9% during infancy. The World Allergy Organization initiated the development of DRACMA guidelines to provide therapeutic and diagnostic recommendations for the management of this disease. A multidisciplinary guideline panel including 22 members followed the GRADE approach to formulate recommendations. The panel formulated specific questions about the use of skin prick test (SPT), measurement of milk-specific IgE, and allergen microarrays. Panel members rated the importance of patient consequences as having or not a CMA. A systematic review of studies which evaluated the diagnostic accuracy of these tests compared to an OFC was performed. Evidence summaries have shown patient consequences of using each of the tests with low, average, and high initial probability of CMA. Based on this information DRACMA guideline panel made several recommendations about using SPT and measuring milk-specific IgE in the diagnosis of CMA. We identified 26 studies that assessed the accuracy of SPT and 25 studies that assessed the use of milk-specific IgE. Overall quality of evidence supporting the recommendations was low to very low. DRACMA panel made 13 recommendations to use or not to use SPT and/or milk-specific IgE in distinct clinical circumstances. Each recommendation was supplemented by a statement of values and preferences that the panel assumed making judgments about the balance between the desirable and undesirable consequences of using the tests. The GRADE approach creates a link between surrogate outcomes of diagnostic accuracy and patient important outcomes required for decision making that is based on transparent judgments. Our approach provides a process that allows guideline panels to make their process transparent, a key feature of evidence-based guidelines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».