The GRADE evidence-to-decision framework: a report of its testing and application in 15 international guideline panels
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Judgments underlying guideline recommendations are seldom recorded and presented in a systematic fashion. The GRADE Evidence-to-Decision Framework (EtD) offers a transparent way to record and report guideline developers' judgments. In this paper, we report the experiences with the EtD frameworks in 15 real guideline panels. METHODS: Following the guideline panel meetings, we asked methodologists participating in the panel to provide feedback regarding the EtD framework. They were instructed to consider their own experience and the feedback collected from the rest of the panel. Two investigators independently summarized the responses and jointly interpreted the data using pre-specified domains as coding system. We asked methodologists to review the results and provide further input to improve the structure of the EtDs iteratively. RESULTS: The EtD framework was well received, and the comments were generally positive. Methodologists felt that in a real guideline panel, the EtD framework helps structuring a complex process through relatively simple steps in an explicit and transparent way. However, some sections (e.g., "values and preferences" and "balance between benefits and harms") required further development and clarification that were considered in the current version of the EtD framework. CONCLUSIONS: The use of an EtD framework in guideline development offers a structured and explicit way to record and report the judgments and discussion of guideline panels during the formulation of recommendations. In addition, it facilitates the formulation of recommendations, assessment of their strength, and identifying gaps in research.
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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 | 0,542 | 0,744 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».