A pragmatic approach to selecting a grading system for clinical practice recommendations in palliative care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The limited palliative care evidence base is poorly amenable to existing grading schemes utilized in guidelines. Many recommendations are based on expert consensus or clinical practice standards, which are often considered 'low-quality' evidence. Reinforcing provider hesitancy in translating recommendations to practice has implications for patient care. AIM: To rationalize the selection of an appropriate grading system for rating evidence to support recommendations made in palliative care clinical practice guidelines. DESIGN: Review of the methodology sections of international palliative care guidelines published in English identified five grading systems comparison: Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations (GRADE); the Scottish Intercollegiate Guidelines Network (SIGN); Infectious Diseases Society of America-European Society for Medical Oncology (IDSA-ESMO); Confidence in the Evidence from Reviews of Qualitative research (CERQual) and the National Service Framework for Long Term Conditions (NSF-LTC). RESULTS: There is heterogeneity among grading systems used in published palliative care or terminal symptom management guidelines. GRADE has been increasingly adopted for its methodological rigour and inter-guideline consistency with other medical associations. CERQual has the potential to support recommendations informed by qualitative evidence, but its role in clinical guidelines is less defined. The IDSA-ESMO system has an intuitive typology with the ability to categorize tiers of lower-quality evidence. CONCLUSIONS: It is challenging to apply commonly used grading systems to the palliative care evidence base, which often lacks robust randomized controlled trials (RCTs). Adoption of IDSA-ESMO offers a feasible and practical alternative for lower-resourced guideline developers and palliative clinicians without a prerequisite for methodological expertise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».