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Enregistrement W4402557249 · doi:10.1002/gin2.70003

MATCH‐IT: A decision support tool for multiple comparisons presenting data from network meta‐analysis to facilitate guideline development

2024· article· en· W4402557249 sur OpenAlexaff
Birk Stokke Hunskaar, Per Olav Løvsletten, Frankie Achille, Anja Fog Heen, Thomas Agoritsas, Per Olav Vandvik

Notice bibliographique

RevueClinical and Public Health Guidelines · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesNorges ForskningsrådUniversitetet i Oslo
Mots-clésGuidelineComputer scienceMeta-analysisDecision support systemData miningData scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,105
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,388
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,556

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1050,388
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,007
Bibliométrie0,0150,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0060,010
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0850,010

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.

Tête enseignante Opus0,973
Tête enseignante GPT0,679
Écart entre enseignants0,295 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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