Improving methods of clinical practice guidelines: From guidelines to pathways to fast‐and‐frugal trees and decision analysis to develop individualised patient care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current methods for developing clinical practice guidelines have several limitations: they are characterised by the "black box" operation-a process with defined inputs and outputs but an incomplete understanding of its internal workings; they have "the integration problem"-a lack of framework for explicitly integrating factors such as patient preferences and trade-offs between benefits and harms; they generate one recommendation at a time that typically are not connected in a coherent analytical framework; and they apply to "average" patients, while clinicians and their patients seek advice tailored to individual circumstances. METHODS: We propose augmenting the current guideline development method by converting evidence-based pathways into fast-and-frugal decision trees (FFTs) and integrating them with generalised decision curve analysis to formulate clear, individualised management recommendations. RESULTS: We illustrate the process by developing recommendations for the management of heparin-induced thrombocytopenia (HIT). We converted evidence-based pathways for HIT, developed by the American Society of Hematology, into an FFT. Here, we consider only thrombotic complications and major bleeding. We leveraged the predictive potential of FFTs to compare the effects of argatroban, bivalirudin, fondaparinux, and direct oral anticoagulants (DOACs) using generalised decision curve analysis. We found that DOACs were superior to other treatments if the FFT-predicted probability of HIT exceeded 3%. CONCLUSIONS: The proposed analytical framework connects guidelines, pathways, FFTs, and decision analysis, offering risk-tailored personalised recommendations and addressing current guideline development critiques.
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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 | 0,160 | 0,503 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».