UpToDate adherence to GRADE criteria for strong recommendations: an analytical survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: UpToDate is widely used by clinicians worldwide and includes more than 9400 recommendations that apply the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) framework. GRADE guidance warns against strong recommendations when certainty of the evidence is low or very low (discordant recommendations) but has identified five paradigmatic situations in which discordant recommendations may be justified. OBJECTIVES: Our objective was to document the strength of recommendations in UpToDate and assess the frequency and appropriateness of discordant recommendations. DESIGN: Analytical survey of all recommendations in UpToDate. METHODS: We identified all GRADE recommendations in UpToDate and examined their strength (strong or weak) and certainty of the evidence (high, moderate or low certainty). We identified all discordant recommendations as of January 2015, and pairs of reviewers independently classified them either into one of the five appropriate paradigms or into one of three categories inconsistent with GRADE guidance, based on the evidence presented in UpToDate. RESULTS: UpToDate included 9451 GRADE recommendations, of which 6501 (68.8%) were formulated as weak recommendations and 2950 (31.2%) as strong. Among the strong, 844 (28.6%) were based on high certainty in effect estimates, 1740 (59.0%) on moderate certainty and 366 (12.4%) on low certainty. Of the 349 discordant recommendations 204 (58.5%) were judged appropriately (consistent with one of the five paradigms); we classified 47 (13.5%) as good practice statements; 38 (10.9%) misclassified the evidence as low certainty when it was at least moderate and 60 (17.2%) warranted a weak rather than a strong recommendation. CONCLUSION: The proportion of discordant recommendations in UpToDate is small (3.7% of all recommendations) and the proportion that is truly problematic (strong recommendations that would best have been weak) is very small (0.6%). Clinicians should nevertheless be cautious and look for clear explanations-in UpToDate and elsewhere-when guidelines offer strong recommendations based on low certainty evidence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gpt | Métarecherche Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
| grok | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
| opus | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | medium |
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 | 0,020 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».