Going from evidence to recommendations: Can GRADE get us there?
Notice bibliographique
Résumé
The evidence based medicine movement has championed the need for objective and transparent methods of clinical guideline development. The Grades of Recommendation, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) framework was developed for that purpose. Central to this framework is criteria for assessing the quality of evidence from clinical studies and the impact that body of evidence should have on our confidence in the clinical effectiveness of a therapy under examination. Grades of Recommendation, Assessment, Development, and Evaluation has been adopted by a number of professional medical societies and organizations as a means for orienting the development of clinical guidelines. As a result, the method of GRADE has implications on how health care is delivered and patient outcomes. In this paper, we reveal several issues with the underlying logic of GRADE that warrant further discussion. First, the definitions of the "grades of evidence" provided by GRADE, while explicit, are functionally vague. Second, the "criteria for assigning grade of evidence" is seemingly arbitrary and arguably logically incoherent. Finally, the GRADE method is unclear on how to integrate evidence grades with other important factors, such as patient preferences, and trade-offs between costs, benefits, and harms when proposing a clinical practice recommendation. Much of the GRADE method requires judgement on the part of the user, making it unclear as to how the framework reduces bias in recommendations or makes them more transparent-both goals of the programme. It is our view that the issues presented in this paper undermine GRADE's justificatory scheme, thereby limiting the usefulness of GRADE as a tool for developing clinical recommendations.
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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 | 0,450 | 0,851 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,022 |
| Communication savante | 0,047 | 0,051 |
| Science ouverte | 0,019 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,037 | 0,045 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,007 |
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 ».