Methodology for the development of the <scp>NHF</scp>‐McMaster Guideline on Care Models for Haemophilia Management
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rigorous and transparent methods are necessary to develop clinically relevant and evidence-based practice guidelines. We describe the development of the National Hemophilia Foundation-McMaster Guideline on Care Models for Haemophilia Management, which addresses best practices in haemophilia care delivery. METHODS: We assembled a Panel of persons with haemophilia (PWH), parents of PWH, clinical experts and guideline methodologists. Conflicts of interest were disclosed and managed throughout. Panel members and key stakeholders were surveyed to develop the guideline questions and identify patient-important outcomes. Systematic reviews of the literature were conducted for all factors important in decision-making: benefits and harms; patient values and preferences; resource implications; acceptability; equity; and feasibility. We used the GRADE approach to create evidence profiles to evaluate the evidence and present key results. Evidence to Decision frameworks were created to guide the Panel in making evidence-based recommendations. When evidence was very low quality or not available, evidence from other chronic disease populations was presented to the Panel to inform the recommendations. Additionally, we systematically pooled observations from experts, and conducted qualitative interviews exploring key stakeholder experiences and perspectives. The Panel made recommendations for each guideline question and elaborated on research priorities, implementation considerations, and monitoring. Final recommendations were circulated for public and peer review. CONCLUSIONS: Despite the paucity of high-quality evidence typical of a rare condition such as haemophilia, we successfully applied a rigorous and transparent methodology based on GRADE to develop an evidence-based clinical practice guideline.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».