ACcurate COnsensus Reporting Document (ACCORD) explanation and elaboration: Guidance and examples to support reporting consensus methods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: When research evidence is limited, inconsistent, or absent, healthcare decisions and policies need to be based on consensus amongst interested stakeholders. In these processes, the knowledge, experience, and expertise of health professionals, researchers, policymakers, and the public are systematically collected and synthesised to reach agreed clinical recommendations and/or priorities. However, despite the influence of consensus exercises, the methods used to achieve agreement are often poorly reported. The ACCORD (ACcurate COnsensus Reporting Document) guideline was developed to help report any consensus methods used in biomedical research, regardless of the health field, techniques used, or application. This explanatory document facilitates the use of the ACCORD checklist. METHODS AND FINDINGS: This paper was built collaboratively based on classic and contemporary literature on consensus methods and publications reporting their use. For each ACCORD checklist item, this explanation and elaboration document unpacks the pieces of information that should be reported and provides a rationale on why it is essential to describe them in detail. Furthermore, this document offers a glossary of terms used in consensus exercises to clarify the meaning of common terms used across consensus methods, to promote uniformity, and to support understanding for consumers who read consensus statements, position statements, or clinical practice guidelines. The items are followed by examples of reporting items from the ACCORD guideline, in text, tables and figures. CONCLUSIONS: The ACCORD materials - including the reporting guideline and this explanation and elaboration document - can be used by anyone reporting a consensus exercise used in the context of health research. As a reporting guideline, ACCORD helps researchers to be transparent about the materials, resources (both human and financial), and procedures used in their investigations so readers can judge the trustworthiness and applicability of their results/recommendations.
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 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 | 0,441 | 0,786 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,017 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,072 |
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 ».