Using GRADE Evidence to Decision frameworks to support the process of health policy-making: an example application regarding taxation of sugar-sweetened beverages
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) Evidence to Decision (EtD) frameworks are well-known tools that enable guideline panels to structure the process of developing recommendations and making decisions in healthcare and public health. To date, they have not regularly been used for health policy-making. This article aims to illustrate the application of the GRADE EtD frameworks in the process of nutrition-related policy-making for a European country. METHODS: Based on methodological guidance by the GRADE Working Group and the findings of our recently published scoping review, we illustrate the process of moving from evidence to recommendations, by applying the EtD frameworks to a fictitious example. Sugar-sweetened beverage (SSB) taxation based on energy density was chosen as an example application. RESULTS: A fictitious guideline panel was convened by a national nutrition association to develop a population-level recommendation on SSB taxation aiming to reduce the burden of overweight and obesity. Exemplary evidence was summarized for each EtD criterion and conclusions were drawn based on all judgements made in relation to each criterion. As a result of the high priority to reduce the burden of obesity and because of the moderate desirable effects on health outcomes, but considering scarce or varying research evidence for other EtD criteria, the panel made a conditional recommendation for SSB taxation. Decision-makers may opt for conducting a pilot study prior to implementing the policy on a national level. CONCLUSIONS: GRADE EtD frameworks can be used by guideline panels to make the process of developing recommendations in the field of health policy more systematic, transparent and comprehensible.
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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 | 0,358 | 0,548 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,019 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».