Systematic Identification and Critical Appraisal of Pediatric COVID-19 Guidelines Applicable in India
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically identify and critically appraise the methodological quality of pediatric guidelines applicable to management of COVID-19 in India. METHODS: Pediatric COVID-19 guidelines applicable to India, published until 30 April 2021, were identified through a systematic search across ten databases. Each was critically appraised for methodological quality using the AGREE-II tool, by at least two appraisers. Median (interquartile range) of the total score and domain-wise scores were calculated, and compared for Indian vs. foreign guidelines, updated vs. original versions of guidelines, and those developed earlier vs. later in the pandemic. RESULTS: A total of 62 guidelines was identified. Only 8 (12.9%) were published in India. The overall AGREE-II score ranged from 4.7% to 72.8%; with median (IQR) 37.9% (29.4, 48.6). This suggested overall low(er) methodological quality. The median (IQR) domain-wise scores were as follows: Scope and Purpose 66.7% (58.3, 83.3), Stakeholder Involvement 41.7% (30.6, 83.3), Rigor of Development 23.4% (14.8, 37.5), Clarity of Presentation 59.7% (50.0, 75.0), Applicability 27.1% (18.8, 33.3), and Editorial Independence 8.3% (0.0, 45.8). This suggested diversity in quality of different aspects of the guidelines, with very low quality in the critical domain of methodological rigor. There were no statistically significant differences in the overall scores of Indian vs. foreign guidelines, updated versions vs. original versions, and those developed earlier vs. later in the pandemic. CONCLUSION: The currently available pediatric COVID-19 guidelines have low methodological quality, adversely affecting their credibility, validity, and applicability. Urgent corrective strategies are presented for consideration.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,014 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».