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Enregistrement W2886069670 · doi:10.1111/jep.13016

The evolution of <scp>GRADE</scp> (part 3): A framework built on science or faith?

2018· article· en· W2886069670 sur OpenAlexaff
Mathew Mercuri, Amiram Gafni

Notice bibliographique

RevueJournal of Evaluation in Clinical Practice · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Sciences Research and Education
Établissements canadiensImpactMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationCertaintyTerminologyConstruct (python library)Empirical evidenceComputer scienceQuality (philosophy)Evidence-based practiceManagement scienceNarrativePsychologyMedicineEpistemologyAlternative medicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE, AIMS, AND OBJECTIVES: The Grades of Recommendation, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) framework has undergone several modifications since it was first presented as a method for developing clinical practice recommendations. In the previous two articles of this series, we showed that absent, in the first three versions of GRADE, is a justification (theoretical and/or empirical) for why the presented criteria for determining the quality of evidence and the components for determining the strength of a recommendation were included (and others not included) in the framework. Furthermore, it was often not clear how to operationalize and integrate the criteria/components when using the framework. In part 3 of this series, we examine the literature since version 3 to see if the GRADE working group has provided an overall justification scheme for GRADE or clear instruction on how to operationalize and integrate the criteria/components in the framework. METHODS: Narrative review. RESULTS: GRADE has undergone further modification since the last version was presented. In the recent literature, we see additional shifts in terminology (eg, "quality of evidence" is now "certainty of evidence"), clarification on the construct of certainty of evidence, continued emphasis on "transparency" and new emphasis on "trustworthiness," the addition of health equity as a component for determining strength of a recommendation, and the development of the Evidence to Decision frameworks. However, these modifications have done little to improve the justification scheme that sustains GRADE or clarify how to operationalize the criteria/components. CONCLUSIONS: If we desire that our clinical recommendations be based on scientific teaching rather than faith-based preaching, then the GRADE framework should be justified theoretically and/or empirically. Until such time that the working group provides a theoretical justification that the use of the GRADE framework should produce valid recommendations, and/or empirical evidence to support that it does, enthusiasm for the framework should be tempered.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,446
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,700
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil0,683

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4460,700
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,010
Bibliométrie0,0200,023
Études des sciences et des technologies0,0060,035
Communication savante0,0360,025
Science ouverte0,0160,018
Intégrité de la recherche0,0230,044
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

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.

Tête enseignante Opus0,458
Tête enseignante GPT0,677
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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