Quality Assessment of Clinical Practice Guidelines for the Prescription of Antidepressant Drugs During Pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Antidepressant use during the gestational period remains a controversial issue. The objective of this study was to appraise the quality of the available clinical practice guidelines (CPGs) that includes recommendations for antidepressant use during pregnancy. We systematically searched for documents published between January 2000 and September 2010 in MEDLINE / TRIP database and on clearing houses and main scientific societies' websites. Four appraisers evaluated each guideline using the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation tool (AGREE II). Intra-class correlation coefficients (ICC) with 95% confidence intervals (CI) were calculated as an overall indicator of agreement. Twelve CPGs were included from a total of 539 references. Only two guidelines were specifically addressed to pregnant women. The overall agreement among reviewers was high (ICC: 0.94, 95% CI: 0.86-0.98). The mean scores and standard deviation (SD) for each of the AGREE II domains were: scope and purpose: 84.4% (12); stakeholder involvement: 67.4% (29.8); rigor of development: 68.6% (19.8); clarity and presentation: 83.4% (17.4); applicability: 44% (37.3); and editorial independence: 62.1% (30.4). After standardizing the scores of the 12 guidelines, 5 were considered as being "recommended", 5 as "recommended with modifications, and 2 as "not recommended". Among the five recommended guidelines, two were specifically conceived to the gestational period. CPGs containing recommendations for antidepressant use during pregnancy were of moderate to high quality. Future guidelines should take into account the observed drawbacks in some domains, and specifically focus a more in depth approach of depression during pregnancy.
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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 | 0,361 | 0,773 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».