A systematic methodological evaluation of sepsis guidelines: Protocol for quality assessment and consistency of recommendations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sepsis is a leading cause of mortality worldwide, characterized by a dysregulated host response to infection. Despite the development of multiple clinical practice guidelines (CPGs) to standardize sepsis management, substantial variability exists in methodological quality and key clinical recommendations. This inconsistency complicates guideline implementation and potentially affects patient outcomes. The proposed systematic methodological review aims to evaluate the quality and consistency of sepsis guidelines to identify areas for improvement and provide actionable insights for guideline developers. METHODS: This protocol outlines a systematic methodological review of sepsis CPGs published over the last two decades (2004-2025). A comprehensive search strategy will be conducted across PubMed, EMBASE, the Cochrane Library, and the official websites of professional societies to identify relevant guidelines. The inclusion criteria are CPGs targeting adult sepsis management published by recognized medical or governmental organizations with detailed methodological descriptions. We will use the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation II instrument to assess methodological quality across six domains: scope and purpose, stakeholder involvement, rigor of development, clarity of presentation, applicability, and editorial independence. Data extraction will focus on key clinical recommendations, including fluid resuscitation, antimicrobial therapy, vasopressor and inotrope use, corticosteroids, source control, blood glucose management, hemodynamic management, and mechanical ventilation management. The consistency of the recommendations will be analyzed, and trends in guideline quality over time will be evaluated. Artificial intelligence (AI) tools will be evaluated for data extraction processes in systematic reviews to determine their capacity for efficiency and accuracy in extracting data compared to human-driven methods. CONCLUSION: By systematically appraising the quality and consistency of sepsis guidelines, this review aims to address the existing gaps and discrepancies in guideline development and application. These findings will provide valuable insights into the evolution of sepsis guideline quality, highlight areas for improvement, and support the development of more robust evidence-based recommendations. These results will inform clinicians and guideline developers, ultimately enhancing the standardization and effectiveness of sepsis management worldwide. Integrating AI into the review process represents a novel methodological advancement that streamlines data extraction and analysis.
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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 | 0,017 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».