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Enregistrement W4411809978 · doi:10.1177/20543581251346074

The Canadian Society of Nephrology Methods for Developing and Adapting Clinical Practice Guidelines: An Update

2025· review· en· W4411809978 sur OpenAlexaffabout
Somaya Zahran, Anna Mathew, Tyrone G. Harrison, Arenn Jauhal, Michelle Hladunewich, Reem A. Mustafa

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Kidney Health and Disease · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreLibin Cardiovascular Institute of AlbertaImpactMcGill UniversityUniversity of CalgaryMcMaster UniversityUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationStakeholderGuidelineMedicineContext (archaeology)Best practiceProcess managementKnowledge translationGrading (engineering)Process (computing)Relevance (law)Knowledge managementMedical educationComputer sciencePolitical sciencePublic relationsPathologyBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose of the review: In this article, we provide an update on the Canadian Society of Nephrology's (CSN) process of identifying candidate topics and subsequent development of guidelines and commentaries using the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE)-ADOLOPMENT methodology. We revise the process of adapting existing guidelines with the inclusion of Kidney Disease Improving Global Outcomes (KDIGO) practice points. We also describe challenges of implementing guidelines and suggest solutions to address this with description of the CSN approach to disseminating and implementing guidelines. Sources of information: The update reflects internal CSN documentation, stakeholder consultation for topic prioritization, and integration of methodological guidance from GRADE-ADOLOPMENT and international sources such as KDIGO. Methods: We reviewed and synthesized the CSN's current guideline-development process, which includes a detailed examination of internal documentation, meeting summaries, and publicly available methodological frameworks with specific focus on the application of the GRADE-ADOLOPMENT approach. We analyzed how recommendations and practice points from KDIGO are assessed for relevance, updated based on Canadian context, and integrated into the final commentary using GRADE Evidence-to-Decision (EtD) frameworks. We also examined how conflict of interest is managed, how working groups are structured, and how recommendations are prioritized. In addition, we explored the CSN's evolving strategies for dissemination and implementation, including stakeholder engagement, survey feedback, and use of knowledge-translation tools. Key findings: The CSN follows a transparent and rigorous process in guideline and commentary development. This comprehensive process considers the best-available evidence, balancing desirable and undesirable effects and patients' values, perspectives, and implications for the Canadian health care system including resources, equity, acceptability, and feasibility to maximize guideline implementation and advance the health of Canadians. Limitations: The CSN updated methods reflect the current process and may not be generalizable to other guideline organizations. The impact of CSN commentaries on clinical practice, decision-making, and policy uptake has not been formally evaluated, limiting our understanding of their contribution to health system improvement and patient outcomes. Implications: This review updates the CSN's processes for commentary working groups to identify relevant international guidelines, establish the level of agreement on included recommendations, incorporate perspectives of people with lived experience, and adjust the final product to the Canadian healthcare system before dissemination.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,490
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,490
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,462
Tête enseignante GPT0,645
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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