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Enregistrement W4417321183 · doi:10.1136/bmjebm-2025-113925

Current knowledge on the adaptation of clinical practice guidelines: a scoping review

2025· article· en· W4417321183 sur OpenAlexaff
Andrea Darzi, Yuan Zhang, Yasser Sami Amer, Kian Torabiardakani, Holger J. Schünemann, Elie A. Akl, Pablo Alonso‐Coello, Yang Song

Notice bibliographique

RevueBMJ evidence-based medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesChinese University of Hong Kong
Mots-clésAdaptation (eye)Quality (philosophy)Clinical PracticeCurrent (fluid)Context (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The adaptation of clinical practice guidelines (CPGs) is increasingly used to efficiently develop contextualised recommendations for local, regional and national settings. However, adaptation approaches lack standardisation, and their application remains unclear. OBJECTIVE: To identify existing literature on CPG adaptation approaches, synthesise and analyse the definitions, rationales, key steps and their applications. METHODS: We conducted a scoping review and identified studies through (1) database searches in MEDLINE and EMBASE (October 2024); (2) forward citation searches (January 2024); (3) manual searches; and (4) expert recommendations. We included documents describing adaptation approaches that allow reproducibility or adapted guidelines reflecting their application, without language restriction. We analysed data using descriptive and content analysis, with visualisations using Tableau. RESULTS: We identified 49 adaptation approaches (2000-2024) and 151 applications (2007-2024). 28 approaches originated from high-income countries (57.1%), primarily aimed at improving guideline development efficiency. We categorised these approaches into methodological frameworks (n=16, 32.7%), medical association frameworks (n=7, 14.3%), organisational handbooks (n=12, 24.5%), national or regional approaches (n=13, 26.5%) and one topic-specific methodology. From the key adaptation steps of the identified approaches, we found that 'judging quality of evidence' and 'establishing guideline group processes' were the least addressed. Approximately 20% of applications modified the original approaches during the adaptation process. ADAPTE (n=50, 33.1%) and the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations (GRADE)-ADOLOPMENT (n=41, 27.2%) are the most commonly used adaptation approaches. Also, over half of the identified applications were adapted at the evidence level (n=88, 58.3%) and completed the process within 12 months (range: 2-36 months). CONCLUSIONS: 49 adaptation approaches were identified, with a recent surge in interest and utilisation. Although adaptation can save time and resources, substantial variations among existing approaches and their applications remain. These findings highlight the need for comprehensive guidance to support standardisation and optimise the quality of the adaptation process.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquelow
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquelow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,655
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,655
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,784
Tête enseignante GPT0,700
Écart entre enseignants0,084 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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'admission1
Résumé présentoui

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