Judging the quality of evidence in reviews of prognostic factor research: adapting the GRADE framework
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prognosis research aims to identify factors associated with the course of health conditions. It is often challenging to judge the overall quality of research evidence in systematic reviews about prognosis due to the nature of the primary studies. Standards aimed at improving the quality of primary studies on the prognosis of health conditions have been created, but these standards are often not adequately followed causing confusion about how to judge the evidence. METHODS: This article presents a proposed adaptation of Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE), which was developed to rate the quality of evidence in intervention research, to judge the quality of prognostic evidence. RESULTS: We propose modifications to the GRADE framework for use in prognosis research along with illustrative examples from an ongoing systematic review in the pediatric pain literature. We propose six factors that can decrease the quality of evidence (phase of investigation, study limitations, inconsistency, indirectness, imprecision, publication bias) and two factors that can increase it (moderate or large effect size, exposure-response gradient). CONCLUSIONS: We describe criteria for evaluating the potential impact of each of these factors on the quality of evidence when conducting a review including a narrative synthesis or a meta-analysis. These recommendations require further investigation and testing.
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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 | 0,670 | 0,761 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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 découle