Certainty of evidence and intervention's benefits and harms are key determinants of guidelines’ recommendations
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.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Many factors are postulated to affect guidelines developments. We set out to identify the key determinants. STUDY DESIGN AND SETTING: a) Web-based survey of 12 panels of 153 "voting" members who issued 2941 recommendations; b) qualitative analysis of 13 panels of 311 attendees (panel members, systematic review teams and observers). RESULTS: Compared with "no recommendations", when intervention's benefit outweigh harms (BH-balance), probability of issuing strong recommendations in favor of intervention was 0.22 (95%CI: 0.08 to 0.36) when certainty of evidence (CoE) was very low; 0.5 (95%CI:0.36 to 0.63) when low; 0.74 (95%CI 0.61 to 0.87) when moderate and 0.85 (95%CI:0.71 to 1.00) when high. No other postulated factor significantly affected recommendations. The findings are consistent with a J- curve model when recommendations are issued in favor but not against an intervention. Panelists often changed their judgments as a result of the meeting discussion (67% for CoE to 92% for balance between benefits and harms). The panels spent over 50% of their time debating CoE; the chairs and co-chairs dominated discussion. CONCLUSIONS: CoE and BH-balance are key determinants of recommendations in favor of an intervention. Chairs and co-chairs dominate discussion. Panelists often change their judgments as a result of panel deliberation.
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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 | 0,029 | 0,573 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle