A review of the quality of current diabetes clinical practice guidelines
Notice bibliographique
Résumé
<bold>Objective</bold> <italic>To obtain an evaluation of current type 2 diabetes mellitus (T2DM) clinical practice guidelines</italic>. <bold>Methods</bold> <italic>Relevant guidelines were identified through a systematic search of MEDLINE/PubMed. Pan American Health Organization (PAHO) country offices were also contacted to obtain national diabetes guidelines in use but not published/available online. Overall, 770 records were identified on MEDLINE/PubMed for citations published from 2008 to 2013. After an initial screening of these records, 146 were found to be guidelines related to diabetes. Inclusion and exclusion criteria were used to further refine the search and obtain a feasible number of guidelines for appraisal. Guideline evaluation was conducted by health professionals using the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation (AGREE) II instrument, which was developed to address the issue of variability in guideline quality and assesses the methodological rigor and transparency in which a guideline is developed. A total of 17 guidelines were selected and evaluated</italic>. <bold>Results</bold> <italic>Ten guidelines scored ≥ 70% and seven guidelines scored ≥ 80%. The range was 21%–100%. The mean scores for Latin America and the Caribbean (LAC) country guidelines (</italic>n <italic>= 6) were compared to the mean scores for non-LAC country guidelines (</italic>n <italic>= 11). International guidelines consistently scored notably higher in all domains and overall quality than LAC guidelines</italic>. <bold>Conclusions</bold> <italic>Based on this study’s findings, it is clear that T2DM clinical practice guideline development requires further improvements, particularly with regard to the involvement of stakeholders and editorial independence. This issue is most apparent for LAC country guidelines, as their quality requires major improvement in almost all aspects of the AGREE II criteria. Continued efforts should be made to generate and update high-quality guidelines to improve the management of increasingly prevalent noncommunicable diseases, such as T2DM</italic>.
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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 | 0,021 | 0,409 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».