Investigating how the GRADE Evidence to Decision (EtD) framework is used in Clinical Guidelines: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
<ns3:p> <ns3:bold>Introduction:</ns3:bold> The Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) evidence to decision (EtD) framework provides a structured and transparent approach for clinical guideline developers to use when formulating recommendations. Understanding how stakeholders use the EtD framework will inform how best to provide future training and support. This scoping review objective is to identify the key characteristics of how the GRADE EtD framework is used and identify studies on perception of use by those involved in developing clinical guidelines. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Methods:</ns3:bold> JBI methodology for scoping reviews will be followed. This scoping review will consider both peer review published literature and grey literature. This will include empirical studies on the use of EtDs (including both quantitative, qualitative, and mixed methods primary research articles) and discussion papers/ commentaries on the experience of using the EtD. It will also include a random sample of publicly available populated EtDs identified from databases and repositories of GRADE guidelines. The search strategy will aim to locate both published and unpublished documents. First, we will conduct an exploratory search of MEDLINE and Embase (Elsevier), supplemented with citation analysis of included articles. Populated EtDs will be identified through searches of databases and repositories of GRADE guidelines. Two researchers will independently screen, select, and extract identified documents. Data will be presented in tables and summarized descriptively. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Conclusion:</ns3:bold> This scoping review will identify the key characteristics of how the GRADE EtD framework is currently being used in clinical guidelines. Review findings can be used to inform future guidance and requirements for using GRADE EtD, as well as training on how to consider the criteria in developing recommendations. Results will be disseminated through publications in peer – reviewed journals and conference presentations. We will present our findings to relevant stakeholders via the networks of the co-author team at a one-day workshop. </ns3:p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,372 | 0,459 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,013 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».