Using systematic reviews in guideline development: The GRADE approach
Notice bibliographique
Résumé
Systematic reviews are essential to produce trustworthy guidelines. To assess the certainty of a body of evidence included in a systematic review the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) working group has developed an approach that is currently used by over 100 organisations, including the World Health Organization and the Cochrane Collaboration. GRADE provides operational definitions and instructions to rate the certainty of the evidence for each outcome in a review as high, moderate, low, or very low for the effects of interventions, prognostic estimates, values and preferences, test accuracy and resource utilization. The assessment includes assessing risk of bias, imprecision, inconsistency, indirectness, and publication bias, the magnitude of effects, dose-response relations and the impact of residual confounding and bias. Summary statistical information and assessments of certainty are presented in GRADE evidence summary tables, which can be produced using GRADE's official GRADEpro software tool (www.gradepro.org/). The evidence summary tables feed into the GRADE Evidence to Decision frameworks which guideline panels can use to produce 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 | 0,384 | 0,695 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,055 | 0,043 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,018 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 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 ».