Getting trustworthy guidelines into the hands of decision-makers and supporting their consideration of contextual factors for implementation globally: recommendation mapping of COVID-19 guidelines
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
Published research on COVID-19 is increasing rapidly and integrated in guidelines. The trustworthiness of guidelines can vary depending on the methods used to assemble and evaluate the evidence, the completeness and transparency of reporting on the process undertaken and how conflicts of interest are addressed. With a global consortium of partners and collaborators, we have created a catalogue of COVID-19 recommendations as our direct response to the increased need for structured access to high quality guidance in the field. The COVID19 map of recommendations and gateway to contextualization (https://covid19.recmap.org) is a living project: emerging guideline literature is added on an ongoing basis, allowing granular access to individual recommendations. Building on prior work on mapping recommendations for the World Health Organization tuberculosis guidelines, a novel feature of this map is the self-directed contextualization of the recommendations using the GRADE-Adolopment approach to adopt, adapt or synthesize de novo recommendations for context specific questions. Through our map, stakeholders access the evidence underpinning a recommendation, select what needs to be contextualized and go through the steps of development of adapted recommendations. This one-stop shop portal of evidence-informed recommendations, built with intuitive functionalities, easy to navigate and with a support team ready to guide users across the maps, represents a long-needed tool for decision-makers, guideline developers and the public at large.
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 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 | 0,055 | 0,681 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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