Brazilian society of rheumatology methodological guide for the development of evidence-based clinical guidelines in rheumatology
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,239 | 0,422 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,010 |
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 ».