Core GRADE 1: overview of the Core GRADE approach
Notice bibliographique
Résumé
This first article in a seven part series presents an overview of the essential elements of the GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) approach that has proved extremely useful in systematic reviews, health technology assessment reports, and clinical practice guidelines. GRADE guidance has appeared in many articles dealing with both core issues and more specialised and complex guidance, and it has evolved over time. This series of articles presents GRADE essentials, Core GRADE, focusing on the core judgments necessary to summarise the comparative evidence about alternative care options and to make recommendations that apply to the care of individual patients. This article presents detailed guidance on formulating questions using the PICO (population, intervention, comparison, outcome) structure, and refining the question considering possible differences in relative and absolute effects across patient groups. The article then provides an overview of the remainder of the Core GRADE approach, including decisions about the certainty of the evidence and considerations in moving from evidence to guidance and recommendations.
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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 | 0,180 | 0,504 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,016 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,018 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».