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Enregistrement W2971971339 · doi:10.1136/bmjopen-2018-022392

Quality appraisal of clinical practice guidelines for diabetes mellitus published in China between 2007 and 2017 using the AGREE II instrument

2019· review· en· W2971971339 sur OpenAlexaboutno aff
Yuting Gao, Jinjing Wang, Xufei Luo, Xiaoyang Song, Lian Liu, Lixin Ke, Zhihong Liao, Dongke Wang, Yiming Mu, Yaolong Chen, Janne Estill

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRigourGuidelineChecklistFamily medicineChinaMEDLINESubgroup analysisMeta-analysisInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to systematically evaluate the quality of the clinical practice guidelines (CPGs) for diabetes mellitus published in China over the period of January 2007 to April 2017. METHODS: We searched the China National Knowledge Infrastructure, Chinese Biomedical Literature database, VIP database and WanFang databases and guideline websites for CPGs for diabetes mellitus published between January 2007 and April 2017 in China. Two reviewers independently screened the literature according to the inclusion and exclusion criteria and extracted data. We used the the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation II (AGREE II) tool (Canadian Institutes of Health Research, Ottawa, Canada) to evaluate the quality of the included guidelines, calculated the scores of each domain and evaluated the consistency among the assessors via use of the intragroup correlation coefficient. And then we compared the results with Chinese CPGs and international CPGs. We conducted a subgroup analysis based on different classification criteria and compared scores of each domain subgroup analyses. RESULTS: A total of 98 guidelines were identified. The correlation coefficient within the group was 0.93, suggesting that the consistency between the evaluators was good. The scores of the six domains of AGREE II were described in median (IQR) as follows: scope and purpose 53.7 (50.0-59.7), stakeholder involvement 31.5 (27.3-37.0), rigour of development 19.1 (15.3-22.2), clarity of presentation 59.3 (50.0-64.8), applicability 18.1 (13.9-25.7) and editorial independence 0.0 (0.0-0.0). The mean score in each domain of quality of Chinese diabetes CPGs was lower than that of CPGs published worldwide but higher than the mean score of Chinese guidelines of all topics. A funding source, the updated version, organisation and publishers of the guidelines and target fields are all the factors influencing the quality of CPGs to a certain degree. CONCLUSIONS: A large number of Chinese diabetes CPGs have been produced. Their quality remain unsatisfactorily low compared with CPGs worldwide, there is still room for improvement. Chinese guideline developers should pay more attention to the transparency of methodology, and use the AGREE II instrument to develop and report guidelines.

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)0,129
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,247
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,681

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1290,247
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0330,026
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,835
Tête enseignante GPT0,722
Écart entre enseignants0,113 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

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

En bref

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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