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Enregistrement W3033188840 · doi:10.1186/s12955-020-01338-8

Development and use of health outcome descriptors: a guideline development case study

2020· article· en· W3033188840 sur OpenAlexafffund
Tejan Baldeh, Zuleika Saz‐Parkinson, Paola Muti, Nancy Santesso, Gian Paolo Morgano, Wojtek Wiercioch, Robby Nieuwlaat, Axel Gräwingholt, Mireille Broeders, Stephen W. Duffy, Solveig Hofvind, Lennarth Nyström, Lydia Ioannidou-Mouzaka, Sue Warman, Helen McGarrigle, Susan J. Knox, Patricia Fitzpatrick, Paolo Giorgi Rossi, Cecily Quinn, Bettina Borisch, Annette Lebeau, Chris de Wolf, Miranda Langendam, Thomas Piggott, Livia Giordano, Cary van Landsveld-Verhoeven, Jacques Bernier, P. Rabe, Holger J. Schünemann

Notice bibliographique

RevueHealth and Quality of Life Outcomes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpactCochrane
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésGuidelineMultidisciplinary approachHealth careMedicineFamily medicineMEDLINEOutcome (game theory)Medical educationPathologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: During healthcare guideline development, panel members often have implicit, different definitions of health outcomes that can lead to misunderstandings about how important these outcomes are and how to balance benefits and harms. McMaster GRADE Centre researchers developed 'health outcome descriptors' for standardizing descriptions of health outcomes and overcoming these problems to support the European Commission Initiative on Breast Cancer (ECIBC) Guideline Development Group (GDG). We aimed to determine which aspects of the development, content, and use of health outcome descriptors were valuable to guideline developers. METHODS: We developed 24 health outcome descriptors related to breast cancer screening and diagnosis for the European Commission Breast Guideline Development Group (GDG). Eighteen GDG members provided feedback in written format or in interviews. We then evaluated the process and conducted two health utility rating surveys. RESULTS: Feedback from GDG members revealed that health outcome descriptors are probably useful for developing recommendations and improving transparency of guideline methods. Time commitment, methodology training, and need for multidisciplinary expertise throughout development were considered important determinants of the process. Comparison of the two health utility surveys showed a decrease in standard deviation in the second survey across 21 (88%) of the outcomes. CONCLUSIONS: Health outcome descriptors are feasible and should be developed prior to the outcome prioritization step in the guideline development process. Guideline developers should involve a subgroup of multidisciplinary experts in all stages of development and ensure all guideline panel members are trained in guideline methodology that includes understanding the importance of defining and understanding the outcomes of interest.

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)0,100
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,214
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1000,214
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,790
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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