Using the GRADE‐ADOLOPMENT framework in developing the Philippine national screening guideline recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Preventive health screening is an important strategy in improving health outcomes of the general population and sustaining universal healthcare initiatives. Due to the large resource requirement, we used the GRADE ADOLOPMENT framework to synthesize the evidence and develop recommendations for preventive health screening. Objective Our objectives were to describe the development and feasibility of a national preventive screening practice guideline using the GRADE‐adolopment process and to discuss the methodological process, contextual differences from the source guidelines, and the resulting changes to the final recommendations. Methods A multidisciplinary team was convened. We used the GRADE‐ADOLOPMENT and Evidence‐to‐Decision (EtD) framework in synthesizing the evidence and developing the recommendations. Evidence from the World Health Organization, United States Preventive Services Task Force, and Canadian Task Force on Preventive Healthcare were used. Values and preferences of the guideline developers were incorporated through the EtD framework. Result In 6 months, we developed 16 evidence summaries and developed 23 recommendations for 16 prioritized conditions. Thirteen recommendations were adopted. Four recommendations were modified to address contextual differences. Six recommendations were developed de novo due to either lack of evidence or differences in values and preferences. Conclusion The GRADE‐adolopment framework was a feasible and efficient framework in adopting guidelines on preventive screening. The EtD framework improved the transparency and highlighted areas to consider in making recommendations for the Philippine context. Challenges encountered were insufficiency of local evidence, and the lack of experience and skills in interpreting and analyzing the evidence especially on screening strategies.
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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 | 0,025 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».