GRADE Guidance: Using Thresholds for Judgments on Health Benefits and Harms in Decision Making (GRADE Guidance 42)
Notice bibliographique
Résumé
Users of GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) make judgments about the size of intervention effects on desirable and undesirable people-important health outcomes or on benefits and harms. Benchmarking effect sizes by using decision thresholds (DTs) can help to facilitate these judgments and the process. This article provides GRADE guidance for use of DTs for judgments about the magnitude of desirable and undesirable health effects, such as in a health guideline or health technology assessment. Through iterative discussions and refinement in in-person and online meetings of a GRADE project group and through e-mail communication, the authors developed guidance for using DTs in Evidence-to-Decision (EtD) frameworks. The authors applied the approach and used these examples from guidelines and the results of a randomized methodological study to develop official GRADE guidance. Several alternatives for determining and using DTs are presented. In the first main approach, outcome-specific DTs for trivial, small, moderate, and large effects are determined through a calculation using empirically derived generic coefficients and the outcome's utility value and are compared with the effect estimate obtained from an evidence synthesis. In the second main approach, outcome-specific DTs are also determined, but through direct surveying of decision makers to explicitly assign thresholds for the prioritized health outcomes. The article also describes how these approaches can be combined. The suggested approaches provide transparency for judgments in EtD frameworks that are based on findings from evidence syntheses.
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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 | 0,243 | 0,627 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,020 |
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 ».