GRADE guidelines 26: informative statements to communicate the findings of systematic reviews of interventions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Clear communication of systematic review findings will help readers and decision makers. We built on previous work to develop an approach that improves the clarity of statements to convey findings and that draws on Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE). STUDY DESIGN AND SETTING: We conducted workshops including 80 attendants and a survey of 110 producers and users of systematic reviews. We calculated acceptability of statements and revised the wording of those that were unacceptable to ≥40% of participants. RESULTS: Most participants agreed statements should be based on size of effect and certainty of evidence. Statements for low, moderate and high certainty evidence were acceptable to >60%. Key guidance, for example, includes statements for high, moderate and low certainty for a large effect on intervention x as: x results in a large reduction…; x likely results in a large reduction…; x may result in a large reduction…, respectively. CONCLUSIONS: Producers and users of systematic reviews found statements to communicate findings combining size and certainty of an effect acceptable. This article provides GRADE guidance and a wording template to formulate statements in systematic reviews and other decision tools.
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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 | 0,275 | 0,645 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,018 |
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 ».