A Reporting Tool for Practice Guidelines in Health Care: The RIGHT Statement
Notice bibliographique
Résumé
The quality of reporting practice guidelines is often poor, and there is no widely accepted guidance or standards for such reporting in health care. The international RIGHT (Reporting Items for practice Guidelines in HealThcare) Working Group was established to address this gap. The group followed an existing framework for developing guidelines for health research reporting and the EQUATOR (Enhancing the QUAlity and Transparency Of health Research) Network approach. It developed a checklist and an explanation and elaboration statement. The RIGHT checklist includes 22 items that are considered essential for good reporting of practice guidelines: basic information (items 1 to 4), background (items 5 to 9), evidence (items 10 to 12), recommendations (items 13 to 15), review and quality assurance (items 16 and 17), funding and declaration and management of interests (items 18 and 19), and other information (items 20 to 22). The RIGHT checklist can assist developers in reporting guidelines, support journal editors and peer reviewers when considering guideline reports, and help health care practitioners understand and implement a guideline.
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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 | 0,519 | 0,796 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,018 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,018 |
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 ».