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Enregistrement W4400035945 · doi:10.1111/vec.13388

2024 RECOVER Guidelines: Methods, evidence identification, evaluation, and consensus process for development of treatment recommendations

2024· article· en· W4400035945 sur OpenAlexaff
Daniel J. Fletcher, Manuel Boller, Jamie M. Burkitt, Erik Fausak, Megan Van Noord, Kim Mears, Kate Hopper, Steven Epstein

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Emergency and Critical Care · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandVictoria General HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesBoehringer Ingelheim Animal Health
Mots-clésMedicineGuidelineEvidence-based practiceGrading (engineering)ReferralTechnicianPopulationMedical emergencyNursingMedical educationAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe the methodology used by the Reassessment Campaign on Veterinary Resuscitation (RECOVER) to re-evaluate the scientific evidence relevant to CPR in small and large animals, to newborn resuscitation, and to first aid and to formulate the respective consensus-based clinical guidelines. DESIGN: This report describes the evidence-to-guidelines process employed by RECOVER that is based on the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach and includes Information Specialist-driven systematic literature search, evidence evaluation conducted by more than 200 veterinary professionals, and provision of clinical guidelines in the domains of Preparedness and Prevention, Basic Life Support, Advanced Life Support, Post-cardiac Arrest Care, Newborn Resuscitation, First Aid, and Large Animal CPR. SETTING: Transdisciplinary, international collaboration in academia, referral practice, and general practice. RESULTS: For this update to the RECOVER 2012 CPR guidelines, we answered 135 Population, Intervention, Comparator, and Outcome (PICO) questions with the help of a team of Domain Chairs, Information Specialists, and more than 200 Evidence Evaluators. Most primary contributors were veterinary specialists or veterinary technician specialists. The RECOVER 2024 Guidelines represent the first veterinary application of the GRADE approach to clinical guideline development. We employed an iterative process that follows a predefined sequence of steps designed to reduce bias of Evidence Evaluators and to increase the repeatability of the quality of evidence assessments and ultimately the treatment recommendations. The process also allowed numerous important knowledge gaps to emerge that form the foundation for prioritizing research efforts in veterinary resuscitation science. CONCLUSIONS: Large collaborative, volunteer-based development of evidence- and consensus-based clinical guidelines is challenging and complex but feasible. The experience gained will help refine the process for future veterinary guidelines initiatives.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,302
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,544
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil0,860

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3020,544
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,017
Bibliométrie0,0380,023
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0170,008
Science ouverte0,0130,014
Intégrité de la recherche0,0120,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,011

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.

Tête enseignante Opus0,681
Tête enseignante GPT0,674
Écart entre enseignants0,007 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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