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Enregistrement W4413127770 · doi:10.1002/gin2.70033

Consolidation, Systematic Appraisal and Comparison of Guideline Recommendations Regarding Management of Chronic Pain: Protocol for a Digital Chronic Pain Recommendation Map

2025· article· en· W4413127770 sur OpenAlexafffund
Andrea Darzi, Kian Torabiardakani, Gonzalo Bravo‐Soto, Daniela Montalva‐Romero, Rachel Couban, Lynn Cooper, Stacey A. Ritz, Jaris Swidrovich, Iván D. Flórez, Vivian Welch, Gordon H. Guyatt, Holger J. Schünemann, Jason W. Busse

Notice bibliographique

RevueClinical and Public Health Guidelines · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensBruyèreUniversity of OttawaUniversity of TorontoMcMaster UniversityMcMaster University Medical CentreImpact
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAmerican University of BeirutFaculty of Health and Medical Sciences, University of Western AustraliaBeijing University of Chinese MedicineUniversity of AdelaideLanzhou University
Mots-clésGuidelineChronic painProtocol (science)Consolidation (business)Pain managementMedicinePhysical therapyPsychologyAlternative medicineBusinessAccountingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Introduction Chronic pain affects 1 in 5 adults and children globally; however, management remains highly variable and low value care is common. Inconsistent recommendations among clinical practice guidelines for management of chronic pain contribute to suboptimal patient management. We will develop and disseminate a living digital chronic pain recommendation map (e‐Chronic Pain RecMap) to identify trustworthy recommendations in three high priority areas, (1) opioids, (2) cannabis for medical purposes, and (3) spine‐related interventional procedures for chronic pain. Methods The project comprises three phases. A planning phase to engage a diverse group of interest holders to co‐design a team structure with our knowledge users to ensure an efficient and effective workflow. Through a search of electronic databases and a manual search of international websites, a development phase to systematically identify relevant guidelines published in any language since 2019. In this development phase, we will update our searches every 6 months. Also, we will appraise the reporting quality of eligible guidelines using the AGREE‐II instrument, followed by appraisal of recommendation‐level quality using AGREE‐REX for guidelines meeting a defined threshold. In a next step, we will extract data from guidelines including relevant equity information using infrastructure in GRADEPro, and explore divergence and compare recommendations answering the same guideline question. Lastly, we will develop plain language summaries of trustworthy recommendations and decision aids to support patient‐physician decision making, and translate the platform to French, Spanish, and Mandarin. Finally, a mobilization phase in which, with our interest holders, we will co‐create strategies to disseminate the RecMap to relevant target users. Discussion The Chronic Pain RecMap will enhance use of trustworthy guideline recommendations by people living with chronic pain, clinicians, and decision makers. Successful uptake will optimize evidence‐based pain management.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,419
Tête enseignante GPT0,606
Écart entre enseignants0,187 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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