Providing clinical guidance in the middle of a global pandemic: Caveats and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Thoracic Society (CTS) has long been recognized for its high-quality clinical practice guidelines. Over the years, as recommended methods for guideline production have evolved, the CTS guideline process has become more rigorous and lengthier. In the context of the COVID-19 pandemic, this model was challenged by the urgent need for guidance, insufficient time for conventional guideline processes, and shrinking human resources and capacity. Accordingly, the CTS pivoted from guidelines to the more rapid, narrative, and informal “position statement” format. Having produced 17 COVID-related statements, the CTS saw its guideline website visits increase by 90% and downloads by 63% in 2020 versus 2019. However, providing rapid guidance in the form of position statements necessitates a significant tradeoff in the rigor of methodological processes used to arrive at recommendations. Previous research suggests that robust “rapid guidelines” may be feasible through modifications to conventional guideline development processes. Such approaches were successfully implemented by the Infectious Diseases Society of America (IDSA), the World Health Organization, and the UK’s National Institute for Health and Care Excellence (NICE) for COVID–19–related guidelines. Rapid guidelines have been made more feasible by better information sharing and advancing technologies such as an online COVID network meta-analysis engine and an app that allows organizations to author, publish and update digital guidelines. The CTS must continue to produce urgent guidance for decision makers, providers and the public alike in the context of this pandemic and should explore opportunities to espouse a standardized, rigorous and transparent process for rapid guidelines.
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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 | 0,362 | 0,645 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,027 |
| Communication savante | 0,017 | 0,050 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
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 ».