How trustworthy guidelines can impact outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: If developed using rigorous methods and produced in a timely manner, clinical practice guidelines have the potential to improve patient outcomes. Although the COVID-19 pandemic has highlighted the challenges involved in generating reliable clinical guidance, it has also provided an opportunity to address these challenges. RECENT FINDINGS: New research addressing drugs for COVID-19 is being produced at unprecedented rates. Incorporating this new knowledge into patient care can be daunting for the average clinician. In collaboration with the BMJ and MAGIC, the WHO has developed a living guideline initiative with the goal of providing rapid and trustworthy clinical guidance in response to practice-changing evidence. As new evidence becomes available, it is incorporated into a living network meta-analysis that informs these guidelines, which are iteratively updated. Until this point, the group has generated guidelines addressing the use of corticosteroids, remdesivir, hydroxychloroquine, lopinavir/ritonavir, and ivermectin for COVID-19. SUMMARY: We provide an example of how rapid and rigorous guidelines can be accomplished, even in the setting of a pandemic, capitalizing on expertise, large and dedicated teams, and focused scope. We highlight the benefits of multifaceted knowledge dissemination through multiple formats to ensure global dissemination and in order to maximize impact.
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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 | 0,001 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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; 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 ».