Marcos GRADE de la evidencia a la decisión (EtD): un enfoque sistemático y transparente para tomar decisiones sanitarias bien informadas. 1: Introducción
Notice bibliographique
Résumé
Los médicos y quienes elaboran guías y políticas a veces pasan por alto criterios importantes, les dan un peso indebido o no usan la mejor evidencia disponible para informar sus juicios. Los sistemas explícitos y transparentes para la toma de decisiones pueden ayudar a garantizar que se consideren todos los criterios importantes, y que las decisiones estén basadas en la mejor evidencia disponible. El grupo de trabajo GRADE ha desarrollado marcos «de la evidencia a la decisión» (EtD) para los diferentes tipos de recomendaciones o decisiones. El objetivo de los marcos EtD es ayudar a los paneles a usar la evidencia de una manera estructurada y transparente para informar las decisiones respecto de las recomendaciones clínicas, decisiones de cobertura sanitaria y recomendaciones o decisiones sobre el sistema sanitario o sobre salud pública. Los marcos EtD tienen una estructura común: formulación de una pregunta, evaluación de la evidencia y conclusiones. No obstante, existen diferencias entre los marcos para cada tipo de decisión. Los marcos EtD informan a los usuarios sobre los juicios que se han hecho y la evidencia que los apoya dotando de transparencia la base para las decisiones de los que tienen que tomarlas. Los marcos EtD también facilitan la diseminación de las recomendaciones y permiten a los decisores de otros ámbitos adoptar recomendaciones o decisiones, o adaptarlas a su contexto. El siguiente artículo es una traducción del artículo original publicado en British Medical Journal. Los marcos EtD se utilizan actualmente en el marco del Programa de Guías de Práctica Clínica en el Sistema Nacional de Salud, coordinado por GuíaSalud. Clinicians, guideline developers, and policymakers sometimes neglect important criteria, give undue weight to criteria, and do not use the best available evidence to inform their judgments. Explicit and transparent systems for decision making can help to ensure that all important criteria are considered and that decisions are informed by the best available research evidence. The GRADE Working Group has developed Evidence to Decision (EtD) frameworks for the different type of recommendations or decisions. The purpose of EtD frameworks is to help people use evidence in a structured and transparent way to inform decisions in the context of clinical recommendations, coverage decisions, and health system or public health recommendations and decisions. EtD frameworks have a common structure that includes formulation of the question, an assessment of the evidence, and drawing conclusions, though there are some differences between frameworks for each type of decision. EtD frameworks inform users about the judgments that were made and the evidence supporting those judgments by making the basis for decisions transparent to target audiences. EtD frameworks also facilitate dissemination of recommendations and enable decision makers in other jurisdictions to adopt recommendations or decisions, or adapt them to their context. This article is a translation of the original article published in British Medical Journal. The EtD frameworks are currently used in the Clinical Practice Guideline Programme of the Spanish National Health System, co-ordinated by GuíaSalud.
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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 | 0,137 | 0,321 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».