GRADE guidelines 32: GRADE offers guidance on choosing targets of GRADE certainty of evidence ratings
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide practical principles and examples to help GRADE users make optimal choices regarding their ratings of certainty of evidence using a minimally or partially contextualized approach. STUDY DESIGN AND SETTING: Based on the GRADE clarification of certainty of evidence in 2017, a project group within the GRADE Working Group conducted iterative discussions and presentations at GRADE Working Group meetings to refine this construct and produce practical guidance. RESULTS: Systematic review and health technology assessment authors need to clarify what it is in which they are rating their certainty of evidence (i.e., the target of their certainty rating). The decision depends on the degree of contextualization (partially or minimally contextualized), thresholds (null, small, moderate or large effect threshold), and where the point estimate lies in relation to the chosen threshold(s). When the 95% confidence interval crosses multiple possible thresholds (i.e., including both large benefit and large harm), it is not worthwhile for authors to determine the target of certainty rating. CONCLUSION: GRADE provides practical principles to help systematic review and health technology assessment authors specify the target of their certainty of evidence rating.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,162 | 0,574 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».