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Enregistrement W4281291249 · doi:10.1111/jep.13699

The quality of four psychology practice guidelines using the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation (AGREE) II

2022· article· en· W4281291249 sur OpenAlexafffundabout
Lyane Trépanier, Catherine Hébert, Constantina Stamoulos, Andrea Reyes, Heather B. MacIntosh, Sylvie Beauchamp, Serge Larivée, Christian Dagenais, Martin Drapeau

Notice bibliographique

RevueJournal of Evaluation in Clinical Practice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxUniversité du QuébecMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyQuality (philosophy)Applied psychologyMedical educationManagement scienceEngineering ethicsMedicineEpistemologyPhilosophyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: Clinical Practice Guidelines (CPGs) have been shown to improve healthcare services and clinical outcomes. However, they are useful resources only to the degree that they are developed according to the most rigorous standards. Multiple studies have demonstrated significant variability between CPGs with regard to specific indicators of quality. The Ordre des psychologues du Québec (OPQ), the College of psychologists of Quebec, has published several CPGs that are intended to provide empirically supported guidance for psychologists in the areas of assessment, diagnosis, general functioning, treatment and other decision-making support. The aim of this study was to evaluate the quality of these CPGs. METHODS: The Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation II (AGREE II) instrument was used to assess the quality of the CPGs. RESULTS: Our results show that although there have been some modest improvements in quality of the CPGs over time, there are important methodological inadequacies in all CPGs evaluated. CONCLUSIONS: The findings of this study demonstrate the need for more methodological rigour in CPGs development as such, recommendations to improve CPG quality are discussed.

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Évaluation · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptMétarecherche
Domaine: Évaluation · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,438
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,639
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,562
Score d'incertitude au seuil0,694

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4380,639
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,010
Bibliométrie0,0270,020
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0070,010
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,931
Tête enseignante GPT0,807
Écart entre enseignants0,124 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique · Synthèse

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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