The systematic use of evidence‐based methodologies and technologies enhances shared decision‐making in the 2018 International Consensus Conference on Patient Blood Management
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Patient Blood Management (PBM) aims to optimize the care of patients who might need a blood transfusion. The International Consensus Conference on PBM (ICC-PBM) aimed to develop evidence-based recommendations on three topics: preoperative anaemia, red blood cell transfusion thresholds and implementation of PBM programmes. This paper reports how evidence-based methodologies and technologies were used to enhance shared decision-making in formulating recommendations during the ICC-PBM. MATERIALS & METHODS: Systematic reviews on 17 PICO (Population, Intervention, Comparison, Outcomes) questions were conducted by a Scientific Committee (22 international topic experts and one methodologist) according to GRADE (Grades of Recommendation, Assessment, Development and Evaluation) methodology. Evidence-based recommendations were formulated using Consensus Development Conference methodology. RESULTS: We screened 17 607 references and included 145 studies. The overall certainty in the evidence of effect estimates was generally low or very low. During the ICC, plenary sessions (100-200 stakeholders from a range of clinical disciplines and community representatives) were followed by closed sessions where multidisciplinary decision-making panels (>50 experts and patient organizations) formulated recommendations. Two chairs (content-expert and methodologist) moderated each session and two rapporteurs documented the discussions. The Evidence-to-Decision template (GRADEpro software) was used as the central basis in the process of formulating recommendations. CONCLUSION: This ICC-PBM resulted in 10 clinical and 12 research recommendations supported by an international stakeholder group of experts in blood transfusion. Systematic, rigorous and transparent evidence-based methodology in a formal consensus format should be the new standard to evaluate (cost-) effectiveness of medical treatments, such as blood transfusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».