Reporting, presentation and wording of recommendations in clinical practice guideline for gout: a systematic analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We systematically analysed recommendations from gout guidelines as an example, to provide a basis for developing a reporting standard of recommendations in clinical practice guidelines (CPGs). DESIGN: Systematic review without meta-analysis. METHODS: We systematically searched MEDLINE and all relevant guideline websites (National Institute for Health and Care Excellence, National Guideline Clearinghouse, Scottish Intercollegiate Guidelines Network, WHO, Guidelines International Network, DynaMed, UpTodate, Best Practice) from their inception to January 2017 to identify and select gout CPGs. We used search terms such as 'gout', 'hyperuricemia' and 'guideline'. We included the eligible CPGs of gout according to the predefined inclusion and exclusion criteria after screening titles, abstracts and full texts. The characteristics of recommendations reported in the included guidelines were extracted and analysed. RESULTS: A total of 15 gout guidelines with a range of 5-80 recommendations were retrieved. Several indicators were used in the gout guidelines to facilitate identification of recommendations, including grouping all recommendations in a summary section, formatting recommendations in a particular or special way, using locating words for recommendations and indicating the strength of recommendation and quality of evidence. We found some components commonly used in the recommendations. The wording of recommendations varied across guidelines. Recommendations were detailed and explained in the section of rationale and explanation of recommendations. In some guidelines, recommendations were accompanied with other material to assist their reporting. CONCLUSIONS: Variability and inconsistency were found on the reporting and presentation of recommendations in gout guidelines. Several points for reporting recommendation can be summarised. First, we suggested summarising and highlighting the core recommendations in a guideline. Second, guideline developers should try to structure and write recommendations reasonably. Third, it was necessary to detail and explain the recommendations and their rationale. Finally, describing and providing other potential useful contents was also a helpful way for clear reporting.
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 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 | 0,220 | 0,606 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,048 | 0,049 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».