Using RIGHT (Reporting Items for Practice Guidelines in Healthcare) to evaluate the reporting quality of WHO guidelines
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Without adequate reporting of research, valuable time and resources are wasted. In the same vein, adequate reporting of practice guidelines to optimise patient care is equally important. Our study examines the quality of reporting of published WHO guidelines, over time, using the RIGHT (Reporting Items for Practice Guidelines in HealThcare) reporting checklist. METHODS: We examined English-language guidelines approved by the WHO Guidelines Review Committee from inception of the committee in 2007 until 31 December 2017. Pairs of independent, trained reviewers assessed the reporting quality of these guidelines. Descriptive data were summarised with frequencies and percentages. RESULTS: We included 182 eligible guidelines. Overall, 25 out of the 34 RIGHT items were reported in 75% or more of the WHO guidelines. The reporting rates improved over time. Further, 90% of the guidelines reported document type in the title. The identification of evidence, the rationale for recommendations and the review process were reported in more than 80% of guidelines. The certainty of the evidence using the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) system was assessed in 81% of the guidelines assessed. While 82% of guidelines reported funding sources, only 25% mentioned the role of funders. CONCLUSIONS: WHO guidelines provide adequate reporting of many of the RIGHT items and reporting has improved over time. WHO guidelines compare favourably to guidelines produced by other organisations. However, reporting can be further improved in a number of areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,173 | 0,814 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».