Evidence-Based Guidelines for Prehospital Airway Management: Methods and Resources Document
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Emergency airway management is a common and critical task EMS clinicians perform in the prehospital setting. A new set of evidence-based guidelines (EBG) was developed to assist in prehospital airway management decision-making. We aim to describe the methods used to develop these EBGs. METHODS: The EBG development process leveraged the four key questions from a prior systematic review conducted by the Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ) to develop 22 different population, intervention, comparison, and outcome (PICO) questions. Evidence was evaluated using the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) framework and tabulated into the summary of findings tables. The technical expert panel then used a rigorous systematic method to generate evidence to decision tables, including leveraging the PanelVoice function of GRADEpro. This process involved a review of the summary of findings tables, asynchronous member judging, and online facilitated panel discussions to generate final consensus-based recommendations. RESULTS: The panel completed the described work product from September 2022 to April 2023. A total of 17 summary of findings tables and 16 evidence to decision tables were generated through this process. For these recommendations, the overall certainty in evidence was "very low" or "low," data for decisions on cost-effectiveness and equity were lacking, and feasibility was rated well across all categories. Based on the evidence, 16 "conditional recommendations" were made, with six PICO questions lacking sufficient evidence to generate recommendations. CONCLUSION: The EBGs for prehospital airway management were developed by leveraging validated techniques, including the GRADE methodology and a rigorous systematic approach to consensus building to identify treatment recommendations. This process allowed the mitigation of many virtual and electronic communication confounders while managing several PICO questions to be evaluated consistently. Recognizing the increased need for rigorous evidence evaluation and recommendation development, this approach allows for transparency in the development processes and may inform future guideline development.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».