mySinusitisCoach: patient empowerment in chronic rhinosinusitis using mobile technology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The European Position Papers on Rhinosinusitis from 2005, 2007 and 2012 have had a measurable impact on the way this common condition with high impact on quality of life is managed around the world. EPOS2020 will be the latest iteration of the guideline, addressing new stakeholders and target users, presenting a summary of the latest literature and evolving treatment modalities, and formulating clear recommendations based on all available evidence. METHODOLOGY: Based on the AGREE II framework, this article demonstrates how the EPOS2020 steering group will address six key areas to ensure consistency in quality and presentation of information in the latest rhinosinusitis clinical practice guideline: scope and purpose; stakeholder involvement; rigour of development; clarity of presentation; recommendations and applicability; editorial independence. RESULTS: By analysing the guidance from AGREE II, we formulated a detailed development strategy for EPOS2020. We identify new stakeholders and target users and ratify the importance of patient involvement in the latest EPOS guideline. New and expanded areas of research to be addressed are highlighted. We confirm our intention to use mixed methodologies, combining evidence-based medicine with real life studies; when no evidence can be found, use Delphi rounds to achieve clear, inclusive recommendations. We also introduce new concepts for dissemination of the guideline, using Internet and social media to improve accessibility. CONCLUSION: This article is an introduction to the EPOS2020 project, and presents the key goals, core stakeholders, planned methodology and dissemination strategies for the latest version of this influential guideline.
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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 | 0,024 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».