Methods for trustworthy nutritional recommendations NutriRECS (Nutritional Recommendations and accessible Evidence summaries Composed of Systematic reviews): a protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent systematic reviews and editorials suggest that many organizations that produce nutritional guideline recommendations do not adhere to internationally recognized standards set forth by the Institute of Medicine (IoM), Guidelines International Network (GIN), Appraisal of Guidelines Research and Evaluation (AGREE), and Grading Recommendations, Assessment, Development and Evaluation (GRADE). METHODS: The potential solution is an independent group with content expertise and skilled in the methodology of systematic reviews and practice guidelines to produce trustworthy guideline recommendations, recommendations that are supported by publication in a top tier journal. The BMJ Rapid Recommendations project has recently demonstrated the feasibility and utility of this approach. Here, we are proposing trustworthy nutritional guideline recommendations based on internationally accepted guideline development standards, recommendations that will be informed by rigorous and novel systematic reviews of the benefits and harms associated with nutritional exposures, as well as studies on the values and preferences related to dietary behaviors among members of the international community. DISCUSSION: Adhering to international guideline standards, conducting high quality systematic reviews, and actively assessing the values and preferences of key stakeholders is expected to improve the quality of nutritional guidelines and their relevance to end-users, particularly patients and community members. We will send our work for peer review, and if found acceptable, we will publish our nutritional recommendations in top-tier general medicine journals.
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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 | 0,412 | 0,562 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,106 | 0,028 |
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 ».