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Enregistrement W4416890003 · doi:10.1016/j.cjco.2025.11.018

Consensus Methodology for the Canadian Brain and Heart Clinical Practice Guidelines

2025· article· en· W4416890003 sur OpenAlexafffundabout
Zhe Li, Sheldon W. Tobe, Diana Sherifali, Megan Racey, Diane Hua‐Stewart, Christopher A. Gravel, Michael D. Hill, Nazia Haider, Patrice Lindsay, Peter P. Liu, Jodi D. Edwards

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity of CalgaryMcMaster UniversityHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundMcMaster UniversityUniversity of Ottawa
Mots-clésRigourCritical appraisalSystematic reviewEvidence-based practiceClinical PracticeMEDLINEEvidence-based medicineMedical literature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brain and heart diseases are leading causes of morbidity and mortality globally. Emerging evidence suggests a close interplay between brain and heart conditions, due to overlapping risk factors, common mechanistic pathways, and genetic factors. Therefore, a call has been made for the use of more interdisciplinary approaches to the prevention and treatment of brain and heart conditions. In this paper, we report on the consensus methodology used for the development of the first Canadian brain and heart clinical practice guidelines. The consensus panel included 10 expert subgroups, to develop research questions and recommendations for specific brain-heart conditions, the McMaster Evidence Review and Synthesis Team, to support the literature search, review, and critical appraisal, and an evidence review team to ensure the rigor and consistent application of the methodology. The consensus process followed the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation II (AGREE II) framework, with the following 4 key stages: (i) the McMaster Evidence Review and Synthesis Team conducted systematic reviews and provided subgroups with data extraction and evaluation tools; (ii) A consensus conference was held, with evidence and recommendations evaluated and voted on by all subgroups; (iii) the evidence review team conducted a final review of evidence for each subgroup and determined the level and strength of each recommendation; and (iv) final recommendations and evidence levels were submitted to all subgroups for ratification and approval by the steering committee. This paper summarizes and describes the consensus methods used to evaluate and integrate evidence from both the cardiac and neurological medical literature for the development of the first Canadian brain and heart clinical practice guidelines.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,344
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,344
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,741
Tête enseignante GPT0,694
Écart entre enseignants0,047 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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