Differential research impact in cancer practice guidelines’ evidence base: lessons from ESMO, NICE and SIGN
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This is an appraisal of the impact of cited research evidence underpinning the development of cancer clinical practice guidelines (CPGs) by the professional bodies of the European Society for Medical Oncology (ESMO), the National Institute for Health and Care Excellence (NICE) and the Scottish Intercollegiate Guidelines Network (SIGN). METHODS: A total of 101 CPGs were identified from ESMO, NICE and SIGN websites across 13 cancer sites. Their 9486 cited references were downloaded from the Web of Science Clarivate Group database, analysed on Excel (2016) using Visual Basic Application macros and imported onto SPSS (V.24.0) for statistical tests. RESULTS: ESMO CPGs mostly cited research from Western Europe, while the NICE and SIGN ones from the UK, Canada, Australia and Scandinavian countries. The ESMO CPGs cited more recent and basic research (eg, drugs treatment), in comparison with NICE and SIGN CPGs where older and more clinical research (eg, surgery) papers were referenced. This chronological difference in the evidence base is also in line with that ESMO has a shorter gap between the publication of the research and its citation on the CPGs. It was demonstrated that ESMO CPGs report more chemotherapy research, while the NICE and SIGN CPGs report more surgery, with the results being statistically significant. CONCLUSIONS: We showed that ESMO, NICE and SIGN differ in their evidence base of CPGs. Healthcare professionals should be aware of this heterogeneity in effective decision-making of tailored treatments to patients, irrespective of geographic location across Europe.
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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 | 0,451 | 0,848 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,042 | 0,040 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,029 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».