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Enregistrement W4386782902 · doi:10.21037/tau-23-411

Is the AGREE II framework the appropriate tool to evaluate global urolithiasis guidelines?

2023· letter· en· W4386782902 sur OpenAlexaboutno aff
Venkat M. Ramakrishnan, Kendrick Yim, Daniel Wollin

Notice bibliographique

RevueTranslational Andrology and Urology · 2023
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zou and colleagues have penned an interesting manuscript in which they evaluated existing urolithiasis clinical practice guidelines (CPGs) using the Appraisal of Guidelines for Research & Evaluation (AGREE II) Instrument (1).AGREE II is a well-regarded, internationally recognized tool, primarily developed by a Canadian consortium in 2009, that assesses the quality of guideline development and reporting.It has been used in various urologic contexts, including the evaluation of guidelines for benign prostatic hyperplasia, erectile dysfunction, and urinary stomas, with at least 15 applications thus far.In this study, the authors identified 19 urolithiasis CPGs, written in either Chinese or English, through a systematic review spanning the past 13 years.These guidelines were then analyzed using AGREE II and only 5 guidelines were deemed "strongly recommended" due to their quality.It is worth noting that all Chinese guidelines were eventually excluded due to a lack of evidence-based recommendations.This raises concerns about the criteria used and potential Western biases in AGREE II that might lead to other non-Western guidelines failing in a similar way.Since the study only assessed guidelines in English or Chinese, we wonder if other non-Western guidelines would also fail and whether AGREE II is the best tool to assess all guidelines, regardless of origin.Furthermore, this study raises significant concerns about the number of subpar-

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)0,143
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,599
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,755

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1430,599
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0090,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreCommentaire

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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