Grading quality of evidence and strength of recommendations in clinical practice guidelines Part 3 of 3. The GRADE approach to developing recommendations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To cite this article: Brożek JL, Akl EA, Compalati E, Kreis J, Terracciano L, Fiocchi A, Ueffing E, Andrews J, Alonso-Coello P, Meerpohl JJ, Lang DM, Jaeschke R, Williams JW Jr, Phillips B, Lethaby A, Bossuyt P, Glasziou P, Helfand M, Watine J, Afilalo M, Welch V, Montedori A, Abraha I, Horvath AR, Bousquet J, Guyatt GH, Schünemann HJ, for the GRADE Working Group. Grading quality of evidence and strength of recommendations in clinical practice guidelines. Part 3 of 3. The GRADE approach to developing recommendations. Allergy 2011; 66: 588–595. This is the third and last article in the series about the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach to grading the quality of evidence and the strength of recommendations in clinical practice guidelines and its application in the field of allergy. We describe the factors that influence the strength of recommendations about the use of diagnostic, preventive and therapeutic interventions: the balance of desirable and undesirable consequences, the quality of a body of evidence related to a decision, patients’ values and preferences, and considerations of resource use. We provide examples from two recently developed guidelines in the field of allergy that applied the GRADE approach. The main advantages of this approach are the focus on patient important outcomes, explicit consideration of patients’ values and preferences, the systematic approach to collecting the evidence, the clear separation of the concepts of quality of evidence and strength of recommendations, and transparent reporting of the decision process. The focus on transparency facilitates understanding and implementation and should empower patients, clinicians and other health care professionals to make informed choices.
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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 | 0,009 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle