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Enregistrement W3016862354 · doi:10.21037/atm.2020.03.130

A quality evaluation of guidelines on five different viruses causing public health emergencies of international concern

2020· review· en· W3016862354 sur OpenAlexaff
Siya Zhao, Jin Cao, Qianling Shi, Zijun Wang, Janne Estill, Shuya Lu, Xufei Luo, Junxian Zhao, Hairong Zhang, Jianjian Wang, Qi Wang, Yangqin Xun, Jingyi Zhang, Meng Lv, Yunlan Liu, Xiaomin Nie, Ling Wang, Xianzhuo Zhang, Weiguo Li, Enmei Liu, Xiaohui Wang, Yaolong Chen

Notice bibliographique

RevueAnnals of Translational Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthQuality (philosophy)MedicineEnvironmental healthPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This project aims to evaluate the methods and reporting quality of practice guidelines of five different viruses that have caused Public Health Emergencies of International Concern (PHEIC) over 20 past years: the severe acute respiratory syndrome coronavirus (SARS-CoV), Ebola virus, Middle East respiratory syndrome coronavirus (MERS-CoV), Zika virus and the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). We systematically searched databases, guideline websites and government health agency websites from their inception to February 02, 2020 to extract practice guidelines for SARS-CoV, Ebola virus, MERS-CoV, Zika virus, SARS-CoV-2 and the diseases they caused. The literature was screened independently by four researchers. Then, fifteen researchers evaluated the quality of included guidelines using the AGREE-II (Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation II, for methodological quality) instrument and RIGHT (Reporting Items for practice Guidelines in Healthcare, for reporting quality) statement. Finally, a total of 81 guidelines were included, including 21 SARS-CoV guidelines, 11 Ebola virus (EBOV) guidelines, 9 MERS-CoV guidelines, 10 Zika Virus guidelines and 30 SARS-CoV-2 guidelines. The evaluation of the methodological quality indicated that the mean scores of each domain for guidelines of each virus were all below 60%, the scores for guidelines in the domains of "clarity of presentation" being the highest and in the "editorial independence" lowest. The mean reporting rate of each domain for guidelines of each virus was also less than 60%: the reporting rates for the domain "background" were highest, and for the domain "funding and interests" lowest. The methodological and reporting quality of the practice guidelines for SARS-CoV, Ebola virus, MERS-CoV, Zika virus and SARS-CoV-2 guidelines tend to be low. We recommend to follow evidence-based methodology and the RIGHT statement on reporting when developing 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)0,556
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,835
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,444
Score d'incertitude au seuil0,547

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5560,835
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,008
Bibliométrie0,0300,028
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,949
Tête enseignante GPT0,717
Écart entre enseignants0,232 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations33
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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