Developing trustworthy recommendations as part of an urgent response (1–2 weeks): a GRADE concept paper
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study is to propose an approach for developing trustworthy recommendations as part of urgent responses (1-2 week) in the clinical, public health, and health systems fields. STUDY DESIGN AND SETTING: We conducted a review of the literature, outlined a draft approach, refined the concept through iterative discussions, a workshop by the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation Rapid Guidelines project group, and obtained feedback from the larger Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation working group. RESULTS: A request for developing recommendations within 2 week is the usual trigger for an urgent response. Although the approach builds on the general principles of trustworthy guideline development, we highlight the following steps: (1) assess the level of urgency; (2) assess feasibility; (3) set up the organizational logistics; (4) specify the question(s); (5) collect the information needed; (6) assess the adequacy of identified information; (7) develop the recommendations using one of the 4 potential approaches: adopt existing recommendations, adapt existing recommendations, develop new recommendations using existing adequate systematic review, or develop new recommendations using expert panel input; and (8) consider an updating plan. CONCLUSION: An urgent response for developing recommendations requires building a cohesive, skilled, and highly motivated multidisciplinary team with the necessary clinical, scientific, and methodological expertise; adapting to shifting needs; complying with the principles of transparency; and properly managing conflicts of interest.
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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 | 0,462 | 0,594 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,014 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».