[Systematic Review of the Methodology Quality in Lung Cancer Screening Guidelines].
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lung cancer is the most common malignancy and screening can decrease the mortality. High quality screening guideline is necessary and important for effective work. Our study is to review and evaluate the basic characteristics and methodology quality of the current global lung cancer screening guidelines so as to provide useful information for domestic study in the future. METHODS: Electronic searches were done in English and Chinese databases including PubMed, the Cochrane Library, Web of Science, Embase, CNKI, CBM, Wanfang, and some cancer official websites. Articles were screened according to the predefined inclusion and exclusion criteria by two researchers. The quality of guidelines was assessed by AGREE II. RESULTS: At last, a total of 11 guidelines with methodology were included. The guidelines were issued mainly by USA (81%). Canada and China developed one, respectively. As for quality, the average score in the "Scale and objective" of all guidelines was 80, the average score in the "Participants" was 52, the average score in the "rigorism" was 50, the average score in the "clarity" was 76, the average score in the "application" was 43 and the average score in the "independence" was 59. The highest average score was found in 2013 and 2015. Canada guideline had higher quality in six domains. 7 guidelines were evaluated as A level. CONCLUSIONS: The number of clinical guidelines showed an increasing trend. Most guidelines were issued by developed countries with heavy burden. Multi-country contribution to one guideline was another trend. Evidence-based methodology was accepted globally in the guideline development.
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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 | 0,073 | 0,285 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; 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 ».