Decision theoretical foundations of clinical practice guidelines: an extension of the ASH thrombophilia guidelines
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Decision analysis can play an essential role in informing practice guidelines. The American Society of Hematology (ASH) thrombophilia guidelines have made a significant step forward in demonstrating how decision modeling integrated within Grading of Recommendations Assessment, Developing, and Evaluation (GRADE) methodology can advance the field of guideline development. Although the ASH model was transparent and understandable, it does, however, suffer from certain limitations that may have generated potentially wrong recommendations. That is, the panel considered 2 models separately: after 3 to 6 months of index venous thromboembolism (VTE), the panel compared thrombophilia testing (A) vs discontinuing anticoagulants (B) and testing (A) vs recommending indefinite anticoagulation to all patients (C), instead of considering all relevant options simultaneously (A vs B vs C). Our study aimed to avoid what we refer to as the omitted choice bias by integrating 2 ASH models into a single unifying threshold decision model. We analyzed 6 ASH panel's recommendations related to the testing for thrombophilia in settings of "provoked" vs "unprovoked" VTE and low vs high bleeding risk (total 12 recommendations). Our model disagreed with the ASH guideline panels' recommendations in 4 of the 12 recommendations we considered. Considering all 3 options simultaneously, our model provided results that would have produced sounder recommendations for patient care. By revisiting the ASH guidelines methodology, we have not only improved the recommendations for thrombophilia but also provided a method that can be easily applied to other clinical problems and promises to improve the current guidelines' methodology.
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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 | 0,029 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; 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 ».