GRADE guidance 36: updates to GRADE's approach to addressing inconsistency
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesTo update previous Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) guidance by addressing inconsistencies and interpreting subgroup analyses.Study Design and SettingUsing an iterative process, we consulted with members of the GRADE working group through multiple rounds of written feedback and discussions at GRADE working group meetings.ResultsThe guidance complements previous guidance with clarification in two areas: (1) assessing inconsistency and (2) assessing the credibility of possible effect modifiers that might explain inconsistency. Specifically, the guidance clarifies that inconsistency refers to variability in results, not in study characteristics; that inconsistency assessment for binary outcomes requires consideration of both relative and absolute effects; how to decide between narrower and broader questions in systematic reviews and guidelines; that, with the same evidence, ratings of inconsistency may differ depending on the target of certainty rating; and how GRADE inconsistency ratings relate to a statistical measure of inconsistency I2 depending on the context in which one views results. The second part of the guidance illustrates, based on a worked example, the use of the instrument to assess the credibility of effect modification analyses. The guidance explains the stepwise process of moving from a subgroup analysis to assessing the credibility of effect modification and, if found credible, to subgroup-specific effect estimates and GRADE certainty ratings.ConclusionThis updated guidance addresses specific conceptual and practical issues that systematic review authors frequently face when considering the degree of inconsistency in estimates of treatment effects across studies.
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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 | 0,028 | 0,244 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle