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Enregistrement W3091337614 · doi:10.1016/j.jclinepi.2020.09.037

Developing trustworthy recommendations as part of an urgent response (1–2 weeks): a GRADE concept paper

2020· article· en· W3091337614 sur OpenAlex
Elie A. Akl, Rebecca L. Morgan, Andrew A. Rooney, Brandy Beverly, Srinivasa Vittal Katikireddi, Arnav Agarwal, Brian S. Alper, Carlos Alva‐Díaz, Laura Amato, Mohammed Ansari, Jan Brożek, Derek K. Chu, Philipp Dahm, Andrea Darzi, Maicon Falavigna, Gerald Gartlehner, Héctor Pardo‐Hernández, Valerie King, Jitka Klugarová, Miranda Langendam, Craig Lockwood, Manoj J. Mammen, Alexander G. Mathioudakis, Michael McCaul, Joerg J Meerpohl, Silvia Minozzi, Reem A. Mustafa, Francesco Nonino, Thomas Piggott, Amir Qaseem, John J. Riva, Rachel Rodin, Nigar Sekercioglu, Nicole Skoetz, Gregory Traversy, Kris Thayer, Holger J. Schünemann

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of OttawaUniversity of TorontoMcMaster UniversityImpactMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilManchester Biomedical Research CentreNational Institute for Health and Care ResearchAllerGenChief Scientist OfficeNetworks of Centres of Excellence of CanadaScottish GovernmentCanadian Allergy, Asthma and Immunology Foundation
Mots-clésTrustworthinessMedicineMEDLINEMedical educationComputer sciencePolitical scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,622
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,622
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,711
Tête enseignante GPT0,639
Écart entre enseignants0,071 · 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