Evaluation of evidence-based literature and formulation of recommendations for the clinical preventive guidelines for immigrants and refugees in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This article describes the evidence review and guideline development method developed for the Clinical Preventive Guidelines for Immigrants and Refugees in Canada by the Canadian Collaboration for Immigrant and Refugee Health Guideline Committee. METHODS: The Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation (AGREE) best-practice framework was combined with the recently developed Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach to produce evidence-based clinical guidelines for immigrants and refugees in Canada. RESULTS: A systematic approach was designed to produce the evidence reviews and apply the GRADE approach, including building on evidence from previous systematic reviews, searching for and comparing evidence between general and specific immigrant populations, and applying the GRADE criteria for making recommendations. This method was used for priority health conditions that had been selected by practitioners caring for immigrants and refugees in Canada. INTERPRETATION: This article outlines the 14-step method that was defined to standardize the guideline development process for each priority health condition.
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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 | 0,143 | 0,402 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».