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Enregistrement W4251729617 · doi:10.1136/bmjqs-2013-002293.77

046 Guideline Development Tool (GDT) – Web-Based Solution for Guideline Developers and Authors of Systematic Reviews

2013· article· en· W4251729617 sur OpenAlexaff
Jan Brożek, Elie A. Akl, Yngve Falck–Ytter, P Kunstman, Joerg J Meerpohl, Reem A. Mustafa, A Nowak, Andy Oxman, Nancy Santesso, Wojtek Wiercioch, Holger J. Schünemann

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality & Safety · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuidelineMedicineMedical physicsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Guideline developers and other health care decision makers benefit from following a structured process of specifying the health care questions they intend to answer and the outcomes of interest, assessing the confidence in the available evidence, gathering information about the values and preferences of the target population, and presentation of their results and decisions to the target users. Many guideline developers use the GRADE Profiler (GRADEpro) software used to conduct this work. Context GRADE’s approach is currently being further defined in the DECIDE (Developing and Evaluating Communication Strategies to Support Informed Decisions and Practice Based on Evidence) project. Description of Best Practice The Guideline Development Tool (GDT) is the extension of the GRADE Profiler (GRADEpro) software. The GDT provides an integrated platform-independent web-based solution for health care decision makers offering support for the whole process of making decisions and developing recommendations including question formulation, generation and prioritisation of outcomes, support for teamwork, management of potential conflicts of interest, presentation of results (including the functionality of GRADEpro) and decision support. We tested the software with individual users and in workshops as well as in guideline development processes. Lessons for Guideline Developers, Adaptors, Implementers, and/or Users Following a structured and systematic process, transparency and clarity of presentation facilitates the use of results of systematic reviews and facilitates development, updating and adaptation of evidence-based recommendations and decisions. Storing all information in a uniform, structured, transparent and annotated way also greatly facilitates updating and adaptation of systematic reviews and guidelines.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,408
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,133 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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