The GRADE Working Group and CINeMA approaches provided inconsistent certainty of evidence ratings for a network meta-analysis of opioids for chronic noncancer pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Assessment of the certainty of evidence (CoE) from network meta-analysis is critical to convey the strength of inferences for clinical decision-making. Both the GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) Working Group (GWG) and the Confidence in Network Meta-Analysis (CINeMA) framework have been designed to assess the CoE of treatment effects informed by network meta-analysis; however, the concordance of results is uncertain. STUDY DESIGN AND SETTING: We assessed the CoE for treatment effects of individual opioids on pain relief and physical functioning from a network meta-analysis for chronic noncancer pain using the GWG approach and the CINeMA framework. Both approaches evaluate the CoE as high, moderate, low or very low. We quantified the number of discrepant CoE ratings between approaches and the magnitude of the difference (ie, one level, two levels, or three levels). RESULTS: Across 105 comparisons among individual opioids for pain relief, the GWG and CINeMA approaches provided different CoE ratings in 34% of cases (36 of 105). Across 66 comparisons for physical functioning, there was discordance in 17% of cases (11 of 66). All discrepancies were separated by one level. The CINeMA framework typically provided lower CoE ratings compared to the GWG approach, predominantly because of differences in the assessment of transitivity and heterogeneity. CONCLUSION: Our findings suggest there are differences between the CoE ratings provided by the GWG and CINeMA approaches when applied to network meta-analyses. Further research is needed to replicate or refute our findings in other network meta-analyses and assess the implications for clinical decision-making.
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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 | 0,518 | 0,837 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».