A GRADE Working Group approach for rating the quality of treatment effect estimates from network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Network meta-analysis (NMA), combining direct and indirect comparisons, is increasingly being used to examine the comparative effectiveness of medical interventions. Minimal guidance exists on how to rate the quality of evidence supporting treatment effect estimates obtained from NMA. We present a four-step approach to rate the quality of evidence in each of the direct, indirect, and NMA estimates based on methods developed by the GRADE working group. Using an example of a published NMA, we show that the quality of evidence supporting NMA estimates varies from high to very low across comparisons, and that quality ratings given to a whole network are uninformative and likely to mislead.
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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 | 0,369 | 0,685 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,045 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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; 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 ».