Methodological assessment of Mexican Clinical Practice Guidelines: <scp>GRADE</scp> framework adherence and critical appraisal
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Clinical Practice Guidelines (CPGs) provide evidence-based recommendations to healthcare professionals, policy makers, patients and other stakeholders. Mexico is the biggest producer of CPGs in Latin America and Caribbean countries. The National Healthcare Technology Excellence Center (acronym in Spanish: CENETEC) is responsible for the CPG development, adaptation and update. The aim of this study was to assess the adherence to the GRADE framework and to critically appraise the Mexican CPGs with the AGREE-II tool. STUDY DESIGN: We conducted a descriptive cross-sectional study with a random sample of 86 CPGs produced by CENETEC between 2015 and 2017 and published in an online database called "Catalogo Maestro". We assessed the adherence to the GRADE framework and performed a critical appraisal with the AGREE II tool. RESULTS: Of the 86 CPGs, 34 were published in 2015, 21 in 2016 and 31 in 2017. Of the 86 CPGs, 25 (29%) used the GRADE framework; adherence to GRADE standards was, however, inconsistent and generally poor. The overall methodological quality by AGREE II proved a median of 16.6% (Min 16.6%, Max 50%). CONCLUSION: CPGs produced by CENETEC during this period had a poor adherence to the GRADE framework and low score by AGREE II standards. A concerted initiative could rapidly improve CENETEC guidelines.
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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 | 0,143 | 0,980 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».