Expert Perspectives on Next Generation Health Guidelines: How to Integrate RWE in EBM
Notice bibliographique
Résumé
Integrating real-world evidence (RWE) into evidence-based medicine (EBM) enhances healthcare decision-making. RWE provides insights into the real-world effectiveness and safety of therapies and health technologies, filling gaps that clinical trials may leave. EBM, which concentrates on therapeutic issues, depends on rigorous evaluation of evidence, including data from randomized controlled trials (RCTs) and RWE. Combining evidence from RCTs and RWE when forming recommendations offers a comprehensive understanding of benefits and risks by considering their strengths, limitations, and standardized methods. The 2nd European Academy of Allergy & Clinical Immunology/Respiratory Effectiveness Group (EAACI/REG) Workshop, held in Rome, Italy, on October 4th, 2023, discussed integrating RWE and EBM. The goals were to develop recommendations for high-quality RWE and its inclusion in evidence syntheses, with a particular focus on airway diseases. During the discussion, key topics emerged. An "action plan" is needed to share these topics in various formats. RCTs are currently seen as providing the strongest evidence, so how to incorporate Non-Randomized Studies of Interventions (NRSI) requires careful consideration. An educational plan and collaboration with patients' organizations are also very important. A collaborative approach involving patients, clinicians, and regulators is essential for achieving meaningful results and can be adapted as needed for cultural differences. A "glossary" of terms used in this context will be created to improve understanding. Setting benchmarks for data quality and reliability, such as quality thresholds, in disease-specific studies requires collaboration with research method experts. Managing and recording registries according to standardized protocols and quality standards from well-designed registries will ensure the data is valid and accurate.
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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 | 0,256 | 0,548 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,020 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,045 | 0,047 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,011 |
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 ».