Adequacy of reporting monitoring regimens of risk factors for cardiovascular disease in clinical guidelines: systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the reporting of monitoring recommendations in guidelines on the prevention and treatment of cardiovascular disease. DATA SOURCES: Medline, Trip database, National Guideline Clearinghouse, and databases containing guidelines published from January 2002 to February 2010. Data selection Three major risk factors for cardiovascular disease: cholesterol level, smoking, and hypertension. The primary outcome was the frequency with which the guidelines dealt with monitoring of risk factors. Secondary outcomes were completeness of monitoring recommendations, defined by the presence of what to monitor, when to monitor, what to do if the targets or variables were not met, and the reported level or strength of the evidence. RESULTS: 117 guidelines were identified, 84 (72%) of which contained a section on lipids. Of those guidelines with a section on lipids, 53% (n = 44) provided no information or specific recommendations on what to monitor, 51% (n = 43) provided no information on when to monitor, and 64% (n = 54) provided no guidance on what to do if the target was out of range. Guidelines for hypertension (n = 79) and smoking (n = 65) were little better, with 63% (n = 50) and 54% (n = 35), respectively, providing no recommendation for what to monitor. The number of guidelines that explicitly referenced the level of evidence for monitoring was low, with most of the recommendations based on weak levels of evidence. CONCLUSION: Many guidelines for cardiovascular disease do not report clearly what to monitor and what to do if a change is detected. If no evidence is available to support a specific monitoring schedule, this should be explicit in the guideline, with a description of the new research that would fill the gap.
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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 | 0,032 | 0,521 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes 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 ».