Healthcare Recommendations: Grades of Recommendation, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) Approach
Notice bibliographique
Résumé
This chapter investigates the Grades of Recommendation, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach to guideline recommendation development. A GRADE assessment is conducted on a body of literature that was collated through a systematic review. The GRADE framework provides guidance on how the working group should proceed to develop clinical recommendation on hemiarthroplasty or total hip arthroplasty use for displaced femoral neck fractures. The GRADE approach to assessing quality of evidence takes the following concepts into consideration: the study design of the available evidence, risk of bias, imprecision, inconsistency, indirectness, and publication bias. Well-done observational studies will include adjusted analyses that incorporate all important factors that may be confounders. The strength of a guideline recommendation may be reduced if there are strong preferences from relevant stakeholders that would be pertinent to the clinical decision-making process. The GRADE approach results in a transparent clinical recommendation with a corresponding strength associated with the certainty of the guideline panel.
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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 | 0,201 | 0,565 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,021 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,014 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».