058 Assessment of the Evidence for Diagnostic Tests and Strategies: A Systematic Review of Available Tools
Notice bibliographique
Résumé
Background The challenges facing guideline developers when making recommendations about diagnostic tests and strategies (DTS) are considerably different when compared to treatment recommendations. Objectives To identify, describe and compare all available instruments, checklists, critical appraisal tools, and indices designed for assessing the quality of evidence (QoE) or strength of recommendations (SoR) dealing with diagnostic tests and strategies. Methods We conducted a comprehensive systematic search of the literature including state of the art diagnostic guidelines, methods papers and diagnostic systematic reviews. Results We identified 45 tools and modifications of existing tools to assess the QoE and SoR of DTS. Most tools acknowledge the importance of assessing the QoE and SoR separately. Most tools include individual quality criteria and study design but no tool rates all quality criteria suggested by the GRADE working group. Only two tools explicitly consider factors that increase the confidence in the evidence. When moving from evidence to recommendations, patient values and preferences and resources were rarely considered. Discussion There is confusion about the terminology that describes the various factors that influence the QoE and SoR. The criteria for evaluating the QoE and moving from evidence to recommendations are incomplete for most guideline development frameworks that we evaluated. Implications for Guideline Developers/Users The GRADE approach is the most complete approach encompassing all factors but users will benefit from a better description of the evidence to recommendation framework in GRADE and clarification of issues that relate to laboratory validity parameters.
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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 | 0,074 | 0,293 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».