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Enregistrement W3036499672 · doi:10.1186/s12961-020-00582-0

Clinical practice guidelines in Brazil – developing a national programme

2020· article· en· W3036499672 sur OpenAlexaff
Verônica Colpani, Sérgio Cândido Kowalski, Aírton Tetelbom Stein, Anna Maria Buehler, Daniel Zanetti, Gabriel Cortês, E. Vieira De Melo, Jorgiany Emerick Ebeidalla, Natiela Beatriz de Oliveira, Renata Leborato Guerra, Sarah Nascimento Silva, Bruce Bartholow Duncan, Maicon Falavigna, Holger J. Schünemann

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensImpactHealth Sciences CentreMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesMinistério da Saúde
Mots-clésRigourSWOT analysisTransparency (behavior)Health services researchPublic healthPublic relationsCapacity buildingHealth administrationHealth careMedicineGuidelinePolitical scienceProcess managementBusinessNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brazil, governmental and non-governmental organisations develop practice guidelines (PGs) in order to optimise patient care. Although important improvements have been made over the past years, many of these documents still lack transparency and methodological rigour. In order to conduct a critical analysis and define future steps in PG development in Brazil, we carried out a structured assessment of strengths, weaknesses, opportunities and threats (SWOT analysis) for the development of a national guideline programme. Participants consisted of academia, methodologists, medical societies and healthcare system representatives. In summary, the PG development process has improved in Brazil and current investments in methodological research and capacity-building are ongoing. Despite the centralised processes for public PGs, standardised procedures for their development are not well established and human resources are insufficient in number and capacity to develop the amount of trustworthy documents needed. Brazil's capacity could be strengthened and initial efforts have been made such as the adoption of standards proposed by world-renowned institutions in PG development and enhancement of the involvement of key stakeholders. Further steps involve the alignment between health technology assessment and PG processes for synergy and the development of a national network to promote the interaction between groups involved in the development of PGs. The lessons learned from this paper could be used to foster debate on guideline development, especially for countries facing similar threats on this topic.

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)0,130
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,192
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1300,192
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,916
Tête enseignante GPT0,760
Écart entre enseignants0,156 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations32
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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