Support of personalized medicine through risk-stratified treatment recommendations - an environmental scan of clinical practice guidelines
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Risk-stratified treatment recommendations facilitate treatment decision-making that balances patient-specific risks and preferences. It is unclear if and how such recommendations are developed in clinical practice guidelines (CPGs). Our aim was to assess if and how CPGs develop risk-stratified treatment recommendations for the prevention or treatment of common chronic diseases. METHODS: We searched the United States National Guideline Clearinghouse for US, Canadian and National Institute for Health and Clinical Excellence (United Kingdom) CPGs for heart disease, stroke, cancer, chronic obstructive pulmonary disease and diabetes that make risk-stratified treatment recommendations. We included only those CPGs that made risk-stratified treatment recommendations based on risk assessment tools. Two reviewers independently identified CPGs and extracted information on recommended risk assessment tools; type of evidence about treatment benefits and harms; methods for linking risk estimates to treatment evidence and for developing treatment thresholds; and consideration of patient preferences. RESULTS: We identified 20 CPGs that made risk-stratified treatment recommendations out of 133 CPGs that made any type of treatment recommendations for the chronic diseases considered in this study. Of the included 20 CPGs, 16 (80%) used evidence about treatment benefits from randomized controlled trials, meta-analyses or other guidelines, and the source of evidence was unclear in the remaining four (20%) CPGs. Nine CPGs (45%) used evidence on harms from randomized controlled trials or observational studies, while 11 CPGs (55%) did not clearly refer to harms. Nine CPGs (45%) explained how risk prediction and evidence about treatments effects were linked (for example, applying estimates of relative risk reductions to absolute risks), but only one CPG (5%) assessed benefit and harm quantitatively and three CPGs (15%) explicitly reported consideration of patient preferences. CONCLUSIONS: Only a small proportion of CPGs for chronic diseases make risk-stratified treatment recommendations with a focus on heart disease and stroke prevention, diabetes and breast cancer. For most CPGs it is unclear how risk-stratified treatment recommendations were developed. As a consequence, it is uncertain if CPGs support patients and physicians in finding an acceptable benefit- harm balance that reflects both profile-specific outcome risks and preferences.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,000 |
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.
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 découle