Diabetic retinopathy clinical practice guidelines: Customized for Iranian population
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To customize clinical practice guidelines (CPGs) for management of diabetic retinopathy (DR) in the Iranian population. METHODS: Three DR CPGs (The Royal College of Ophthalmologists 2013, American Academy of Ophthalmology [Preferred Practice Pattern 2012], and Australian Diabetes Society 2008) were selected from the literature using the AGREE tool. Clinical questions were designed and summarized into four tables by the customization team. The components of the clinical questions along with pertinent recommendations extracted from the above-mentioned CPGs; details of the supporting articles and their levels of evidence; clinical recommendations considering clinical benefits, cost and side effects; and revised recommendations based on customization capability (applicability, acceptability, external validity) were recorded in 4 tables, respectively. Customized recommendations were sent to the faculty members of all universities across the country to score the recommendations from 1 to 9. RESULTS: Agreed recommendations were accepted as the final recommendations while the non-agreed ones were approved after revision. Eventually, 29 customized recommendations under three major categories consisting of screening, diagnosis and treatment of DR were developed along with their sources and levels of evidence. CONCLUSION: This customized CPGs for management of DR can be used to standardize the referral pathway, diagnosis and treatment of patients with diabetic retinopathy.
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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 | 0,050 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».