145WS Evidence-Based Guideline Development for Diagnostic Questions
Notice bibliographique
Résumé
Background Developing guidelines to inform decisions regarding diagnostic tests presents unique challenges that are not encountered when addressing intervention questions. In many cases, diagnostic studies only provide test accuracy results and lack patient outcomes; outcomes that are typically sought to make recommendations. Objectives/Goal Using the lessons from our guideline group, the objectives of this workshop are for participants to learn practical skills related to the development of guidelines for diagnostic questions. Specifically, the following areas will be addressed: Generating an appropriate research question. Developing relevant eligibility criteria for choosing diagnostic studies. Critically appraising diagnostic studies using existing tools and quality criteria. Determining what types of recommendations can be generated when different types of evidence and information are available and to respond when the most relevant information is not available. Target Group, Suggested Audience Guideline developers or anyone interested in how to develop a guideline for diagnostic questions. Description of the Workshop and of the Methods used to Facilitate Interactions Using a problem-based educational approach, the workshop will begin with a quick review of the background information and objectives, and an illustrative example will be presented. Participants will then be guided through the steps of guideline development for diagnostic questions, and given problems in each step to consider and work through in small groups. Finally, participants will develop recommendations for one or two guidelines, based on evidence from diagnostic guideline projects we have completed in our guideline group.
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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 | 0,076 | 0,214 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,013 |
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 ».