Grading quality of evidence and strength of recommendations in clinical practice guidelines Part 3 of 3. The GRADE approach to developing recommendations
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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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 | 0,289 | 0,625 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,053 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,019 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,007 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».