The development of the GIN‐McMaster checklist extension for guideline adaptation protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background To ensure rigour and transparency in guideline adaptation and contextualization processes, standardized tools and methodological principles are needed. However, methodological challenges have been continuously documented in guideline adaptation processes. Objective To develop a guideline international network (GIN)‐McMaster guidelines development checklist (GDC) extension for guideline adaptation. Methods This project follows multiphase iterative approach, including (1) compiling a list of key methodological steps for guideline adaptation, based on scoping reviews of the current knowledge of guideline adaptation; (2) proposing methodological principles for guideline adaptation based on key methodological steps, in parallel to developing the GIN‐McMaster Guideline Development Checklist extension for adaptation (GDC‐adaptation extension) concerning the original checklist and methodological steps for adaptation; (3) iteratively refining the methodological steps through GIN Adaptation working group discussions, and GDC‐adaptation extension items through several rounds of Delphi consensus survey and (4) Public consultation and finalization. For methodological principles, this involves public consultation; for GDC‐adaptation extension, we will conduct user testing through semi‐structured interviews. Finally, we will submit the final outputs to the GIN board and seek final approval. Discussion The identification of the key methodological principles, together with the GIN‐McMaster GDC extension for guideline adaptation and contextualization, will provide clarity in the planning and execution of adaptation, adoption and/or development of recommendations. The aim of the checklist is to improve efficiency and reduce research waste in guideline development while maintaining rigour and transparency.
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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 | 0,227 | 0,395 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,054 | 0,019 |
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 ».