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Enregistrement W4220820710 · doi:10.1136/bmjopen-2021-053246

Defining decision thresholds for judgments on health benefits and harms using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) Evidence to Decision (EtD) frameworks: a protocol for a randomised methodological study (GRADE-THRESHOLD)

2022· article· en· W4220820710 sur OpenAlexaff
Gian Paolo Morgano, Lawrence Mbuagbaw, Nancy Santesso, Feng Xie, Jan Brożek, Uwe Siebert, Antonio Bognanni, Wojtek Wiercioch, Thomas Piggott, Andrea Darzi, Elie A. Akl, Ilse M. Verstijnen, Elena Parmelli, Zuleika Saz‐Parkinson, Pablo Alonso‐Coello, Holger J. Schünemann

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpactCochrane
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGrading (engineering)GuidelineProtocol (science)Psychological interventionApplied psychologyConsistency (knowledge bases)Transparency (behavior)Research ethicsExternal validityEvidence-based medicineDecision aidsMedical educationAlternative medicinePsychologyNursingSocial psychologyComputer sciencePathologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) and similar Evidence to Decision (EtD) frameworks require its users to judge how substantial the effects of interventions are on desirable and undesirable people-important health outcomes. However, decision thresholds (DTs) that could help understand the magnitude of intervention effects and serve as reference for interpretation of findings are not yet available.The objective of this study is an approach to derive and use DTs for EtD judgments about the magnitude of health benefits and harms. We hypothesise that approximate DTs could have the ability to discriminate between the existing four categories of EtD judgments (Trivial, Small, Moderate, Large), support panels of decision-makers in their work, and promote consistency and transparency in judgments. METHODS AND ANALYSIS: We will conduct a methodological randomised controlled trial to collect the data that allow deriving the DTs. We will invite clinicians, epidemiologists, decision scientists, health research methodologists, experts in Health Technology Assessment (HTA), members of guideline development groups and the public to participate in the trial. Then, we will investigate the validity of our DTs by measuring the agreement between judgments that were made in the past by guideline panels and the judgments that our DTs approach would suggest if applied on the same guideline data. ETHICS AND DISSEMINATION: The Hamilton Integrated Research Ethics Board reviewed this study as a quality improvement study and determined that it requires no further consent. Survey participants will be required to read a consent statement in order to participate in this study at the beginning of the trial. This statement reads: You are being invited to participate in a research project which aims to identify indicative DTs that could assist users of the GRADE EtD frameworks in making judgments. Your input will be used in determining these indicative thresholds. By completing this survey, you provide consent that the anonymised data collected will be used for the research study and to be summarised in aggregate in publication and electronic tools. PROTOCOL REGISTRATION NUMBER: NCT05237635.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,122
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1220,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,868
Tête enseignante GPT0,666
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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