Development of the AGREE II, part 1: performance, usefulness and areas for improvement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We undertook research to improve the AGREE instrument, a tool used to evaluate guidelines. We tested a new seven-point scale, evaluated the usefulness of the original items in the instrument, investigated evidence to support shorter, tailored versions of the tool, and identified areas for improvement. METHOD: We report on one component of a larger study that used a mixed design with four factors (user type, clinical topic, guideline and condition). For the analysis reported in this article, we asked participants to read a guideline and use the AGREE items to evaluate it based on a seven-point scale, to complete three outcome measures related to adoption of the guideline, and to provide feedback on the instrument's usefulness and how to improve it. RESULTS: Guideline developers gave lower-quality ratings than did clinicians or policy-makers. Five of six domains were significant predictors of participants' outcome measures (p < 0.05). All domains and items were rated as useful by stakeholders (mean scores > 4.0) with no significant differences by user type (p > 0.05). Internal consistency ranged between 0.64 and 0.89. Inter-rater reliability was satisfactory. We received feedback on how to improve the instrument. INTERPRETATION: Quality ratings of the AGREE domains were significant predictors of outcome measures associated with guideline adoption: guideline endorsements, overall intentions to use guidelines, and overall quality of guidelines. All AGREE items were assessed as useful in determining whether a participant would use a guideline. No clusters of items were found more useful by some users than others. The measurement properties of the seven-point scale were promising. These data contributed to the refinements and release of the AGREE II.
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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 | 0,102 | 0,173 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».