Common issues raised during the quality assurance process of WHO guidelines: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2007, WHO established the Guidelines Review Committee (GRC) to ensure that WHO guidelines adhere to the highest international standards. The GRC reviews guideline proposals and final guidelines. The objectives of this study were to examine the rates of and reasons for conditional approval and non-approval of documents submitted for the first time to the GRC, and calculate the time intervals and numbers of submissions to achieve approval for documents conditionally approved or not approved at first submission. METHODS: All initial submissions to the GRC between 2014 and 2017 were examined. Data were extracted from the GRC's records of written comments and discussions. RESULTS: Of a total of 85 proposals and 88 final guidelines, 32 (37.6%) proposals and 37 (42.0%) final guidelines were conditionally approved, and 15 (17.6%) proposals and 28 (31.8%) final guidelines were not. For both conditionally approved and not approved proposals, the most frequent reasons were suboptimal composition or inadequate description of the guideline contributor groups (in all proposals), followed by inadequate formulation of key questions (in 90.6% of conditionally approved proposals and all not approved proposals). For both conditionally approved and not approved final guidelines, the most frequent reasons were problems with recommendations (in all final guidelines), followed by inappropriate methods for evidence retrieval or an inadequate description thereof (in all conditionally approved final guidelines and 75.0% of not approved final guidelines). The median time to achieve approval was 2 months for proposals and 1-2 months for final guidelines. The median number of submissions was 2 for proposals and 2-2.5 for final guidelines. CONCLUSION: The GRC implements a rigorous quality assurance process and identifies problems with a significant percentage of initial submissions. WHO needs to continuously evaluate its guideline development processes to inform effective quality improvement measures and optimise the quality of its guidelines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,031 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».