Developing GRADE outcome-based recommendations about diagnostic tests: a key role in laboratory medicine policies
Notice bibliographique
Résumé
Harmonisation and risk management policies represent key-issues in modern laboratory medicine as they focus on a more patient-centred delivery of laboratory information based on the recognition of the importance of all steps of the total testing process (TTP) for assuring quality and patient safety. However, a further essential step in project aiming to improve the value of laboratory medicine becomes the assessment of the impact of testing on patient-important outcomes. The grading of recommendations assessment, development and evaluation (GRADE) evidence to decision (EtD) frameworks may provide a systematic and transparent approach for translating the best clinical evidence available into healthcare decisions and recommendations. GRADE is a tool appropriate not only for evaluating test accuracy but also for clinical impact, such as mortality, morbidity, symptoms, and quality of life and therefore it should be applied to the outcome research in laboratory medicine. The application of GRADE requires the recognition that a recommendation about the use of test results should result from a balance between the desirable and the undesirable consequences, including non-health related consequences such as resource utilisation, feasibility, acceptability, equity and other factors. GRADE EtDs, represents a fundamental step in projects designed to improve care quality. Patient-physician-laboratory feedback can be assured through the GRADE process, where the team developing the recommendations should include the "three-parties" representatives; clinicians, laboratorians and patient/consumers. This ensures that the laboratory-patient interaction should not be a one-way process only (information from laboratory to patient) but a two-way process, incorporating patient expectations and feedback.
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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 | 0,354 | 0,716 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,022 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,017 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,010 |
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 ».