Core GRADE 3: rating certainty of evidence—assessing inconsistency
Notice bibliographique
Résumé
This third article in a seven part series presents the Core GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) approach to deciding whether to rate down certainty of evidence due to inconsistency—that is, unexplained variability in results across studies. For binary outcomes in which relative effects are consistent across baseline risks while absolute effects are not, Core Grade users assess consistency in relative effects. For continuous outcomes, they assess consistency in the absolute effects. When planning for the possibility of inconsistent results across studies, systematic review authors using Core GRADE construct a priori hypotheses regarding population or intervention characteristics that may explain inconsistency. They then judge the magnitude of inconsistency by considering the extent to which point estimates differ and the degree to which confidence intervals overlap. Before making a decision on rating down, Core GRADE users will evaluate where individual study estimates lie in relation to the threshold of the certainty rating (minimal important difference or the null). Finally, they will test their subgroup hypothesis and if an effect proves credible will provide separate evidence summaries and rate certainty of evidence separately for each subgroup. When they find no credible subgroup effect, they will provide a single evidence summary, rating down for inconsistency if necessary.
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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 | 0,201 | 0,625 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,005 |
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 ».