Practitioner Review: On the trustworthiness of clinical practice guidelines – a systematic review of the quality of methods used to develop guidelines in child and youth mental health
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Numerous practice guidelines (PGs) relevant to child and youth mental health (CYMH) are available, but their quality is uncertain. We used systematic review methodology to identify the methods employed to develop PGs in CYMH and assess whether they align with international quality standards. METHODS: We used prespecified inclusion criteria to search for CYMH PGs (2009-2014) in journals of professional associations or websites of organizations who produce or house PGs. Eligible PGs and organization websites were screened to identify PG development methods. Two reviewers assessed the alignment of the PG development methods with PG quality criteria using the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation (AGREE II) domains and Institute of Medicine (IOM) standards. RESULTS: Five sets of eligible development methods were identified in 70 eligible PGs. Three sets adhered to all (National Institute for Health and Care Excellence; Scottish Intercollegiate Guidelines Network) or most (U.S. Preventive Services Task Force) AGREE II domains and IOM standards, and were used to develop 31.4% of PGs. The two remaining sets of development methods had important weaknesses (e.g. lack of mandatory rigorous systematic reviews, multidisciplinary development groups, or transparent conflict of interest methods) and were associated with 21.4% of PGs. No development methods could be identified in 40.0% of PGs; ineligible development methods were referenced in 7.1% of PGs. CONCLUSIONS: Up to 69% of available CYMH PGs may have been developed using methods that do not align with AGREE II quality criteria or IOM standards. The quality of available CYMH PGs needs to be assessed, and strategies designed to guide practitioners to high quality PGs and facilitate adherence by PG developers to international quality standards are needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,069 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes 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 ».