A Model for Developing Subspecialty Clinical Practice Guidelines: The Geriatric Emergency Department Guidelines 2.0
Notice bibliographique
Résumé
The original consensus-based Geriatric Emergency Department (GED) Guidelines, published in 2014, established a framework of core principles for delivering high-quality, age-appropriate emergency care for older adults. In response to significant advances in geriatric emergency medicine research and evolving clinical priorities, we developed the GED Guidelines 2.0 to ensure continued relevance, clinical utility, and evidence-based rigor. This concept paper describes the systematic and iterative process undertaken to update the guidelines, including the formation of multidisciplinary working groups and the application of the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) methodology. Unlike the original GED Guidelines, our approach prioritized methodological transparency, formalized evidence grading, and consensus building grounded in systematic reviews and meta-analyses. We describe the identification, recruitment, and collaboration of multidisciplinary clinical and academic experts working together to improve the care of older adults in the emergency department. Through this multidisciplinary effort, key geriatric domains were selected, priority topics identified, and systematic reviews and meta-analyses conducted to generate a robust evidence base for future guideline and policy development. The GED Guidelines 2.0 represents the first emergency medicine (EM) subspecialty guideline effort to fully adopt the GRADE framework, offering a novel blueprint for future EM guideline development.
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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 | 0,007 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».