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Enregistrement W2121765001 · doi:10.1186/2054-3581-1-5

The Canadian Society of Nephrology Methods in Developing and Adapting Clinical Practice Guidelines: A Review

2014· review· en· W2121765001 sur OpenAlexaffabout
Reem A. Mustafa, Adeera Levin, Ayub Akbari, Bethany J. Foster, Deborah Zimmerman, Gihad Nesrallah, Greg Knoll, Jean‐Philippe Rioux, Jim Barton, Marcel Ruzicka, Norman Muirhead, Louise Moist, Neesh Pannu, Phil McFarlane, Scott Klarenbach, Susan Samuel, William F. Clark

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaUniversity of SaskatchewanUniversité de MontréalOttawa HospitalUniversity of TorontoWestern UniversityMcGill UniversityUniversity of OttawaHôpital du Sacré-Cœur de MontréalSt. Michael's HospitalUniversity of British ColumbiaHumber River Regional HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNephrologyIntensive care medicineClinical PracticeInternal medicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The Canadian Society of Nephrology (CSN) was established to promote the highest quality of care for patients with renal diseases and to encourage research related to the kidney and its disorders. The CSN Clinical Practice Guideline (CPG) Committee develops guidelines with clear recommendations to influence physicians' practice and improve the health of patients with kidney disease in Canada. REVIEW: In this review we describe the CSN process in prioritizing CPGs topics. We document the CSN experience using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach. We then detail the CSN process in developing de novo CPGs and in adapting existing CPGs and developing accompanying commentaries. We also discuss challenges faced during this process and suggest solutions. Furthermore, we summarize the CSN effort in disseminating and implementing their guidelines. Additionally, we describe recent development and partnerships that allow evaluation of the effect of the CSN guidelines and commentaries. CONCLUSION: The CSN follows a comprehensive process in identifying priority areas to be addressed in CPGs. In 2010, the CSN adopted GRADE, which enhanced the rigor and transparency of guideline development. This process focuses on systematically identifying best available evidence and carefully assessing its quality, balancing benefits and harms, considering patients' and societies' values and preferences, and when possible considering resource implications. Recent partnership allows wider dissemination and implementation among end users and evaluation of the effects of CPG and commentaries on the health of Canadians.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,085
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,247
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0850,247
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0210,031
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,482
Tête enseignante GPT0,639
Écart entre enseignants0,158 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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