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Enregistrement W4225372871 · doi:10.1002/ueg2.12231

AGREE‐S: AGREE II extension for surgical interventions – United European Gastroenterology and European Association for Endoscopic Surgery methodological guide

2022· article· en· W4225372871 sur OpenAlexaff
Patrícia Logullo, Iván D. Flórez, George Α. Antoniou, Sheraz Markar, Manuel López‐Cano, Gianfranço Silecchia, Sofia Tsokani, Dimitris Mavridis, Melissa Brouwers, Stavros A. Antoniou

Notice bibliographique

RevueUnited European Gastroenterology Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesUnited European GastroenterologyEuropean Association for Endoscopic Surgery and other Interventional TechniquesCancer Research UK
Mots-clésMedicinePsychological interventionGuidelineGrading (engineering)Delphi methodCredentialingMedical educationFamily medicineNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation (AGREE) II instrument has been developed to inform the methodology, reporting and appraisal of clinical practice guidelines. Evidence suggests that the quality of surgical guidelines can be improved, and the structure and content of AGREE II can be modified to help enhance the quality of guidelines of surgical interventions. OBJECTIVE: To develop an extension of AGREE II specifically designed for guidelines of surgical interventions. METHODS: In the tripartite Guideline Assessment Project (GAP) funded by United European Gastroenterology and the European Association for Endoscopic Surgery, (i) we assessed the quality of surgical guidelines and we identified factors associated with higher quality (GAP I); (ii) we applied correlation analysis, factor analysis and the item response theory to inform an adaption of AGREE II for the purposes of surgical guidelines (GAP II); and (iii) we developed an AGREE II extension for surgical interventions, informed by the results of GAP I, GAP II, and a Delphi process of stakeholders, including representation from interventional and surgical disciplines; the Guideline International Network (GIN); the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) Working Group; the Enhancing the QUAlity and Transparency Of health Research (EQUATOR) initiative; and representation of surgical journal editors and patient/public. RESULTS: We developed AGREE-S, an AGREE II extension for surgical interventions, which comprises 24 items organized in 6 domains; Scope and purpose, Stakeholders, Evidence synthesis, Development of recommendations, Editorial independence, and Implementation and update. The panel of stakeholders proposed 3 additional items: development of a guideline protocol, consideration of practice variability and surgical/interventional expertise in different settings, and specification of infrastructures required to implement the recommendations. Three of the existing items were amended, 7 items were rearranged among the domains, and one item was removed. The domain Rigour of Development was divided into domains on Evidence Synthesis and Development of Recommendations. The new domain Development of Recommendations incorporates items from the original AGREE II domain Clarity of Presentation. CONCLUSION: AGREE-S is an evidence-based and stakeholder-informed extension of the AGREE II instrument, that can be used as a guide for the development and adaption of guidelines on surgical interventions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,354
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,635
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3540,635
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,020
Bibliométrie0,0190,018
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0140,008
Science ouverte0,0090,017
Intégrité de la recherche0,0090,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,018

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 Opus0,328
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,123 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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