Recommendation mapping of the World Health Organization's guidelines on tuberculosis: A new approach to digitizing and presenting recommendations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Having up-to-date health policy recommendations accessible in one location is in high demand by guideline users. We developed an easy to navigate interactive approach to organize recommendations and applied it to tuberculosis (TB) guidelines of the World Health Organization (WHO). STUDY DESIGN: We used a mixed-methods study design to develop a framework for recommendation mapping with seven key methodological considerations. We define a recommendation map as an online repository of recommendations from several guidelines on a condition, providing links to the underlying evidence and expert judgments that inform them, allowing users to filter and cross-tabulate the search results. We engaged guideline developers, users, and health software engineers in an iterative process to elaborate the WHO eTB recommendation map. RESULTS: Applying the seven-step framework, we included 228 recommendations, linked to 103 guideline questions and organized the recommendation map according to key components of the health question, including the original recommendations and rationale (https://who.tuberculosis.recmap.org/). CONCLUSION: The recommendation mapping framework provides the entire continuum of evidence mapping by framing recommendations within a guideline questions' population, interventions, and comparators domains. Recommendation maps should allow guideline developers to organize their work meaningfully, standardize the automated publication of guidelines through links to the GRADEpro guideline development tool, and increase their accessibility and usability.
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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 | 0,129 | 0,388 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,015 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».