Characteristics and quality assessment of GRADE practice guidelines on maternal-fetal care
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The study aimed to assess the quality and applicability of current maternal-fetal health clinical practice guidelines that countries can adopt or adapt. A systematic search was conducted in the International Database of GRADE Guidelines (BIGG) for practice guidelines developed with the GRADE system (Grades of Recommendation, Assessment, Development, and Evaluation) and related to maternal-fetal care. The selected guidelines were evaluated with the AGREE-REX (Appraisal of Guidelines REsearch and Evaluation-Recommendations Excellence) tool to assess clinical applicability (domain-1), values and preferences (domain-2) and applicability (domain-3). The variables were presented descriptively, and a statistical analysis was performed on the domains according to institution and country of origin. Of 1,212 clinical practice guidelines, 72 met the inclusion criteria. According to the type of collaborating organization, the World Health Organization predominated with 58.3%, versus specialized medical societies. Domain 1, "Clinical applicability," was the best rated by the reviewers (68.5%) compared to domain 2, "Values and preferences" (60%). According to the type of institution that developed the clinical practice guideline, a significant difference was demonstrated in domains 1 (p= 0.000), 2 (p= 0.006) and 3 (p= 0.000). Only domains 1 (p= 0.000) and 3 (p= 0.018) were statistically significant based on country of origin. This study emphasizes the importance of improving the quality of maternal-fetal clinical practice guidelines developed by organizations and governmental institutions and the need to strengthen the institutionalization of the use of evidence to develop, adapt and implement practice guidelines in countries such as the United Kingdom, Canada, Spain, Colombia, the United States, among others.
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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 | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle