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Enregistrement W4327682584 · doi:10.1186/s42358-023-00293-4

Brazilian society of rheumatology methodological guide for the development of evidence-based clinical guidelines in rheumatology

2023· review· en· W4327682584 sur OpenAlexaff
Ana Karla Guedes de Melo, Ana Luíza Mendes Amorim Caparroz, Mirhelen Mendes de Abreu, Daniela Castelo Azevedo, Leonardo Santos Hoff, Sérgio Cândido Kowalski, Themis Mizerkowski Torres, Solange Murta Barros, Gilda Aparecida Ferreira, Odirlei André Montecielo, Ricardo Machado Xavier, Virgínia Fernandes Moça Trevisani

Notice bibliographique

RevueAdvances in Rheumatology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRheumatologyInternal medicineMedicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical practice guidelines (CPG) are developed to align standards of health care around the world, aiming to reduce the incidence of misconducts and enabling more effective use of health resources. Considering the complexity, cost, and time involved in formulating CPG, strategies should be used to facilitate and guide authors through each step of this process. The main objective of this document is to present a methodological guide prepared by the Epidemiology Committee of the Brazilian Society of Rheumatology for the elaboration of CPG in rheumatology. Through an extensive review of the literature, this study compiles the main practical recommendations regarding the following steps of CPG drafting: distribution of working groups, development of the research question, search, identification and selection of relevant studies, evidence synthesis and quality assessment of the body of evidence, the Delphi methodology for consensus achievement, presentation and dissemination of the recommendations, CPG quality assessment and updating. This methodological guide serves as an important tool for rheumatologists to develop reliable and high-quality CPG, standardizing clinical practices worldwide.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,127
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,127
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,816
Tête enseignante GPT0,674
Écart entre enseignants0,141 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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