Complementary and integrative medicine mention and recommendations: A systematic review and quality assessment of lung cancer clinical practice guidelines
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Complementary and integrative medicine (CIM) use is widely sought by those diagnosed with cancer, with up to 50% of lung cancer patients seeking these therapies in the United States. The purpose of this study was to identify the quantity and assess the quality of CIM recommendations in clinical practice guidelines (CPGs) for the treatment and/or management of lung cancer. METHODS: A systematic review was conducted to identify lung cancer CPGs. MEDLINE, EMBASE and CINAHL were searched from 2008 to 2018, along with the Guidelines International Network and the National Center for Complementary and Integrative Health websites. Eligible guidelines containing recommendations for the treatment and/or management of lung cancer were assessed with the Appraisal of Guidelines, Research and Evaluation II (AGREE II) instrument. RESULTS: From 589 unique search results, 4 guidelines mentioned CIM, of which 3 guidelines made CIM recommendations. Scaled domain percentages from highest to lowest were: scope and purpose (82.4% overall, 76.9% CIM), clarity and presentation (96.3% overall, 63.0% CIM), editorial independence (61.1% overall, 61.1% CIM), rigour of development (62.5% overall, 54.9% CIM), stakeholder involvement (66.7% overall, 42.6% CIM) and applicability (29.9% overall, 18.8% CIM). Quality varied within and across guidelines. CONCLUSION: Guidelines that scored well could serve as a framework for discussion between patients and healthcare professionals regarding use of CIM therapies in the context of lung cancer. Guidelines that scored lower could be improved according to the AGREE II instrument, with insight from other guidelines development resources.
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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 | 0,104 | 0,414 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».