Marcos GRADE de la evidencia a la decisión (EtD): un enfoque sistemático y transparente para tomar decisiones sanitarias bien informadas. 2: Guías de práctica clínica
Notice bibliographique
Résumé
Clinicians do not have the time or resources to consider the underlying evidence for the myriad decisions they must make each day and, as a consequence, rely on recommendations from clinical practice guidelines. Guideline panels should consider all the relevant factors (criteria) that influence a decision or recommendation in a structured, explicit, and transparent way and provide clinicians with clear and actionable recommendations. In this article, we will describe the Evidence to Decision (EtD) frameworks for clinical practice recommendations. The general structure of the EtD framework for clinical recommendations is similar to EtD frameworks for other types of recommendations and decisions, and includes formulation of the question, an assessment of the different criteria, and conclusions. Clinical recommendations require considering criteria differently, depending on whether an individual patient or a population perspective is taken. For example, from an individual patient's perspective, out-of-pocket costs are an important consideration, whereas, from a population perspective, resource use (not only out-of-pocket costs) and cost effectiveness are important. From a population perspective, equity, acceptability, and feasibility are also important considerations, whereas the importance of these criteria is often limited from an individual patient perspective. Specific subgroups for which different recommendations may be required should be clearly identified and considered in relation to each criterion because judgments might vary across subgroups. This article is a translation of the original article published in the 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 | 0,270 | 0,643 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,025 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,008 |
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 ».