046 Guideline Development Tool (GDT) – Web-Based Solution for Guideline Developers and Authors of Systematic Reviews
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,030 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».