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Enregistrement W4317910182 · doi:10.1111/jep.13809

Decomposing clinical practice guidelines panels' deliberation into decision theoretical constructs

2023· article· en· W4317910182 sur OpenAlexaff
Benjamin Djulbegović, Iztok Hozo, David Lizárraga, Gordon Guyatt

Notice bibliographique

RevueJournal of Evaluation in Clinical Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésRegretMedicinePre- and post-test probabilityDeliberationDecision treePulmonary embolismActuarial scienceMedical physicsStatisticsComputer scienceRadiologyMathematicsSurgeryData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: The development of clinical practice guidelines (CPG) suffers from the lack of an explicit and transparent framework for synthesising the key elements necessary to formulate practice recommendations. We matched deliberations of the American Society of Haematology (ASH) CPG panel for the management of pulmonary embolism (PE) with the corresponding decision-theoretical constructs to assess agreement of the panel recommendations with explicit decision modelling. METHODS: Five constructs were identified of which three were used to reformulate the panel's recommendations: (1) standard, expected utility threshold (EUT) decision model; (2) acceptable regret threshold model (ARg) to determine the frequency of tolerable false negative (FN) or false positive (FP) recommendations, and (3) fast-and-frugal tree (FFT) decision trees to formulate the entire strategy for management of PE. We compared four management strategies: withhold testing versus d-dimer → computerized pulmonary angiography (CTPA) ('ASH-Low') versus CTPA→ d-dimer ('ASH-High') versus treat without testing. RESULTS: Different models generated different recommendations. For example, according to EUT, testing should be withheld for prior probability PE < 0.13%, a clinically untenable threshold which is up to 15 times (2/0.13) below the ASH guidelines threshold of ruling out PE (at post probability of PE ≤ 2%). Three models only agreed that the 'ASH low' strategy should be used for the range of pretest probabilities of PE between 0.13% and 13.27% and that the 'ASH high' management should be employed in a narrow range of the prior PE probabilities between 90.85% and 93.07%. For all other prior probabilities of PE, choosing one model did not ensure coherence with other models. CONCLUSIONS: CPG panels rely on various decision-theoretical strategies to develop its recommendations. Decomposing CPG panels' deliberation can provide insights if the panels' deliberation retains a necessary coherence in developing guidelines. CPG recommendations often do not agree with the EUT decision analysis, widely used in medical decision-making modelling.

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 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)0,413
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,658
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,723

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4130,658
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0130,009
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,443
Tête enseignante GPT0,670
Écart entre enseignants0,226 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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