MATCH‐IT: A decision support tool for multiple comparisons presenting data from network meta‐analysis to facilitate guideline development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Network meta‐analysis (NMA) provides unprecedented opportunities to compare multiple treatment options (multiple comparisons) and are increasingly being used to inform clinical practice guidelines. However, the overwhelming amount of data generated from NMAs is challenging to present in comprehensible overviews for end‐users, guideline panelists included. Acknowledging these challenges, we developed MATCH‐IT—an interactive evidence summary displaying NMA results for multiple comparisons. In this study, we conducted user‐testing and further developed MATCH‐IT to support guideline panels in moving from NMA evidence to recommendations. Methods We user‐tested the tool with guideline panelists and observed the use of the tool in panel meetings. User‐testing sessions and guideline meetings were recorded, transcribed, and analyzed. The analysis informed the iterative development in the tool. Results We included four guideline panels and tested the tool with 15 panelists (four chairs, four methodologists, five clinical experts and two patient partners). User testing revealed both positive aspects and limitations of the tool. Interactivity allowed for dynamic display of the evidence during panels meetings and was highlighted as valuable. Further, participants felt that the tool provided overview of complex evidence, further facilitated by categorization of effects through colour coding. The inclusion of information on burden of treatment was highlighted as relevant and valuable. Regarding limitations, some users had issues discovering the interactive features. Earlier versions of MATCH‐IT did not include sufficiently detailed information, such as the imprecision of effect estimates, which the users felt was needed for decision making. These findings led to refinements of the tool, including a new tutorial, inclusion of confidence intervals, and a new layer displaying more detailed information. Discussion Our study suggests that MATCH‐IT may play a role in facilitating guideline development by easing understanding of NMA evidence and alleviating information overload in guideline panelists.
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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 | 0,105 | 0,388 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,085 | 0,010 |
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 ».