Which actionable statements qualify as good practice statements In Covid-19 guidelines? A systematic appraisal
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the development and quality of actionable statements that qualify as good practice statements (GPS) reported in COVID-19 guidelines. DESIGN AND SETTING: Systematic review . We searched MEDLINE, MedSci, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), databases of Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) Guidelines, NICE, WHO and Guidelines International Network (GIN) from March 2020 to September 2021. We included original or adapted recommendations addressing any COVID-19 topic. MAIN OUTCOME MEASURES: We used GRADE Working Group criteria for assessing the appropriateness of issuing a GPS: (1) clear and actionable; (2) rationale necessitating the message for healthcare practice; (3) practicality of systematically searching for evidence; (4) likely net positive consequences from implementing the GPS and (5) clear link to the indirect evidence. We assessed guideline quality using the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation II tool. RESULTS: 253 guidelines from 44 professional societies issued 3726 actionable statements. We classified 2375 (64%) as GPS; of which 27 (1%) were labelled as GPS by guideline developers. 5 (19%) were labelled as GPS by their authors but did not meet GPS criteria. Of the 2375 GPS, 85% were clear and actionable; 59% provided a rationale necessitating the message for healthcare practice, 24% reported the net positive consequences from implementing the GPS. Systematic collection of evidence was deemed impractical for 13% of the GPS, and 39% explained the chain of indirect evidence supporting GPS development. 173/2375 (7.3%) statements explicitly satisfied all five criteria. The guidelines' overall quality was poor regardless of the appropriateness of GPS development and labelling. CONCLUSIONS: Statements that qualify as GPS are common in COVID-19 guidelines but are characterised by unclear designation and development processes, and methodological weaknesses.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Évaluation · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Évaluation · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
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 | 0,048 | 0,617 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».