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Enregistrement W2163264591 · doi:10.1136/ebm.11.1.2-a

An emerging consensus on grading recommendations?

2006· article· en· W2163264591 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Medicine · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrading (engineering)ExcellenceHealth careEvidence-based medicineRating systemMedicineQuality (philosophy)Quality management systemEvidence-based practiceMedical educationQuality managementPsychologyOperations managementAlternative medicinePolitical scienceEngineeringManagement system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical practice guidelines have improved in quality over the past 10 years by adhering to a few basic principles, such as conducting thorough systematic reviews of relevant evidence and grading the recommendations and the quality of the underlying evidence. The large number of systems of measuring the quality of evidence and recommendations that have emerged are, however, confusing.1 The mission of the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) working group is to help resolve the confusion among the different systems of rating evidence and recommendations. The group has wide representation from many organisations including the Agency for Healthcare Research and Quality in the US, the National Institute for Clinical Excellence for England and Wales, and the World Health Organization. Developing a new uniform rating system is challenging because all systems have limitations and because many organisations have invested a great deal of time and effort to develop their rating systems and are understandably reluctant to adopt a new system. The GRADE working group first published the results of its work in 2004 in the BMJ.2 A simpler, clinically oriented description will soon be published.3 GRADE has taken care to ensure its suggested system is simple to use and applicable to a wide variety of clinical recommendations that span the full spectrum of medical specialties and clinical care. The GRADE system classifies recommendations in 1 of 2 levels—strong and weak—and quality of evidence into 1 of 4 levels—high, moderate, low, and very low. Evidence based on randomised controlled trials (RCTs) begins with a top rating on GRADE’s 4 level quality of evidence classification (table …

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Évaluation · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,424
Tête enseignante GPT0,540
Écart entre enseignants0,115 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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