When applying GRADE, how do we decide the target of certainty of evidence rating?
Notice bibliographique
Résumé
The Grades of Recommendation, Assessment, Development and Evaluation' (GRADE) offers a widely adopted, transparent and structured process for developing and presenting summaries of evidence, including the certainty of evidence, for systematic reviews and recommendations in healthcare. GRADE defined certainty of evidence as 'the extent of our confidence that the estimates of the effect are correct (in the context of systematic review), or are adequate to support a particular decision or recommendation (in the context of guideline)'. Realising the incoherence in the conceptualisation, the GRADE working group re-clarified the certainty of evidence as 'the certainty that a true effect lies on one side of a specified threshold, or within a chosen range'. Following the new concept, in the context of both systematic reviews and health technology assessments, it is desirable for GRADE users to specify the thresholds and clarify of which effect they are certain. To help GRADE users apply GRADE in accordance with the new conceptualisation, GRADE defines three levels of contextualisation: minimally, partially and fully contextualised approaches, and provides possible thresholds for each level of contextualisation. In this article, we will use a hypothetic systematic review to illustrate the application of the minimally and partially contextualised approaches, and discuss the application of a fully contextualised approach in deciding how we are rating our certainty (i.e.target of the rating of certainty of evidence).
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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 | 0,042 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».