GRADE Guidance: 31. Assessing the certainty across a body of evidence for comparative test accuracy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This article provides GRADE guidance on how authors of evidence syntheses and health decision makers, including guideline developers, can rate the certainty across a body of evidence for comparative test accuracy questions. STUDY DESIGN AND SETTING: This guidance extends the previously published GRADE guidance for assessing certainty of evidence for test accuracy to scenarios in which two or more index tests are compared. Through an iterative brainstorm-discussion-feedback process within the GRADE working group, we developed a guidance accompanied by practical examples. RESULTS: Rating the certainty of evidence for comparative test accuracy shares many concepts and ideas with the existing GRADE guidance for test accuracy. The rating in comparisons of test accuracy requires additional considerations, such as the selection of appropriate comparative study designs, additional criteria for judging risk of bias, and the consequences of using comparative measures of test accuracy. Distinct approaches to rating certainty are required for comparative test accuracy studies and between-study (indirect) comparisons. CONCLUSION: This GRADE guidance will support transparent assessment of the certainty for a body of comparative test accuracy evidence.
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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 | 0,156 | 0,597 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,020 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,026 |
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 ».