Levels of evidence in cardiovascular clinical practice guidelines.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical practice guidelines (CPGs) can be helpful in distilling the medical research literature for clinicians; however, the guidelines should acknowledge the variable methodological quality used in clinical research by tempering their recommendations with a 'levels of evidence' scale. OBJECTIVE: To evaluate the proportion of English-language cardiovascular CPGs that provide the user with recommendations graded according to a defined levels of evidence scale. In addition, to evaluate other key aspects important in the critical appraisal of CPGs. METHODS: CPGs for atrial fibrillation, congestive heart failure and myocardial infarction were identified by searching MEDLINE, a reference text of CPGs and the Internet. Each CPG was evaluated using a priori-defined criteria based on the Evidence-Based Medicine Working Group's paper on critical appraisal of CPGs, including use of a reproducible search strategy, method of obtaining consensus, peer review and testing in practice. RESULTS: A total of 95 CPGs were evaluated. Only 13% graded their recommendations using a defined levels of evidence scale. In addition, few CPGs documented a reproducible search strategy or peer review process, and none had been formally tested in practice. CONCLUSIONS: Reporting the levels of evidence for recommendations is an important component of CPGs, yet this system is not widely used.
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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 | 0,015 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».