Establishing thresholds for important benefits considering the harms of screening interventions
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT AND OBJECTIVE: Standards for clinical practice guidelines require explicit statements regarding how values and preferences influence recommendations. However, no cancer screening guideline has addressed the key question of what magnitude of benefit people require to undergo screening, given its harms and burdens. This article describes the development of a new method for guideline developers to address this key question in the absence of high-quality evidence from published literature. SUMMARY OF METHOD: The new method was developed and applied in the context of a recent BMJ Rapid Recommendation clinical practice guideline for colorectal cancer (CRC) screening. First, we presented the guideline panel with harms and burdens (derived from a systematic review) associated with the CRC screening tests under consideration. Second, each panel member completed surveys documenting their views of expected benefits on CRC incidence and mortality that people would require to accept the harms and burdens of screening. Third, the panel discussed results of the surveys and agreed on thresholds for benefits at which the majority of people would choose screening. During these three steps, the panel had no access to the actual benefits of the screening tests. In step four, the panel was presented with screening test benefits derived from a systematic review of clinical trials and microsimulation modelling. The thresholds derived through steps one to three were applied to these benefits, and directly informed the panel's recommendations. CONCLUSION: We present the development and application of a new, four-step method enabling incorporation of explicit and transparent judgements of values and preferences in a screening guideline. Guideline panels should establish their view regarding the magnitude of required benefit, given burdens and harms, before they review screening benefits and make their recommendations accordingly. Making informed screening decisions requires transparency in values and preferences judgements that our new method greatly facilitates.
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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 | 0,312 | 0,638 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».