Methodology for the Guidelines on Evaluation and Management of Hypoparathyroidism and Primary Hyperparathyroidism
Notice bibliographique
Résumé
To develop guidelines for hypoparathyroidism and primary hyperparathyroidism, the panel assembled a panel of experts in parathyroid disorders, general endocrinologists, representatives of the Hypoparathyroidism Association, and systematic review and guideline methodologists. The guideline panel referred to a formal process following the Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation Working Group (GRADE) methodology to issue GRADEd recommendations. In this approach, panelists and methodologists formatted the questions, conducted systematic reviews, evaluated risk of bias, assessed certainty of evidence, and presented a summary of findings in a transparent fashion. For most recommendations, the task forces used a less structured approach largely based on narrative reviews to issue non-GRADEd recommendations. The panel issued Eight GRADEd recommendations (seven for hypoparathyroidism and one for hyperparathyroidism). Each GRADEd recommendation is linked to the underlying body of evidence and judgments regarding the certainty of evidence and strength of recommendations, values and preferences, and costs, feasibility, acceptability and equity. This article summarizes the methodology for issuing GRADEd and non-GRADEd recommendations for patients with hypoparathyroidism or hyperparathyroidism. © 2022 The Authors. Journal of Bone and Mineral Research published by Wiley Periodicals LLC on behalf of American Society for Bone and Mineral Research (ASBMR).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,237 | 0,538 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,018 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».