075 The Use of GRADE Methods in the World Health Organization (Who) Public Health Guidelines (PHG): Distribution of Strength of Recommendations and Confidence in Estimates of Effect
Notice bibliographique
Résumé
Background A perception exists that expert guideline panellists are sometimes reluctant to offer weak/conditional/contingent recommendations. GRADE guidance warns against strong recommendations when confidence in estimates of effect is low or very low (low or very low quality evidence), suggesting that such recommendations may seldom be justified. Objectives To characterise the distribution of strength of recommendations and confidence in estimates of effect in WHO guidelines that have used the GRADE approach and graded strength of recommendations and confidence in effect estimates. Methods We reviewed guidelines listed in the WHO guidelines database as of November 2012. We identified those that use GRADE and, in these guidelines, examined the distributions of strong and weak and associated confidence in estimates of effect (high, moderate, low, and very low). Results We identified 116 WHO guidelines; 48 (41.3%) referred to GRADE methods, and 43 (37%) utilised GRADE and provided both a strength of recommendation and confidence in estimates grading. These 43 guidelines included 456 recommendations, of which 290 (63.6%) were strong and 166 (36.4%) were conditional/weak. Of the 290 strong recommendations, 97 (33.4%) were based on evidence warranting low confidence in estimates of effect and 63 (21.7%) on evidence warranting only very low confidence. Discussion Strong recommendations based on low or very low confidence in effect estimates are very frequently made in WHO guidelines. Further study to determine the reasons for such recommendations is warranted. Implications for Guideline Developers/Users Guideline authors should provide a clear, compelling rationale for any strong recommendations based on low confidence estimates.
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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 | 0,166 | 0,587 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».