A Critical Appraisal of Evidence- and Consensus-Based Guidelines for Actinic Keratosis
Notice bibliographique
Résumé
Actinic keratoses (AK) are common lesions of the skin that can be effectively treated with several lesion- and field-directed treatments. Clinical practice guidelines assist physicians in choosing the appropriate treatment options for their patients. Here, we aimed to systematically identify and evaluate the methodological quality of currently available guidelines for AK. Guidelines published within the last 5 years were identified in a systematic search of guideline databases, Medline and Embase. Then, six independent reviewers evaluated the methodological quality using the tools "Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation" (AGREE II) and "Recommendation EXcellence" (AGREE-REX). The Kruskal-Wallis (H) test was used to explore differences among subgroups and Spearman's correlation to examine the relationship between individual domains. Three guidelines developed by consortia from Canada, Germany and the United Kingdom were eligible for the evaluation. The German guideline achieved the highest scores, fulfilling 65 to 92% of the criteria in AGREE II and 67 to 84% in AGREE-REX, whereas the Canadian guideline scored 31 to 71% of the criteria in AGREE II and 33 to 46% in AGREE-REX. The domains "stakeholder involvement" and "values and preferences" were identified as methodological weaknesses requiring particular attention and improvement in future guideline efforts.
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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 | 0,341 | 0,659 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».