Using evidence to decision frameworks led to guidelines of better quality and more credible and transparent recommendations
Notice bibliographique
Résumé
To determine whether the use of Evidence to Decision (EtD) frameworks is associated to higher quality of both guidelines and individual recommendations.We identified guidelines recently published by international organizations that have methodological guidance documents for their development. Pairs of researchers independently extracted information on the use of these frameworks, appraised the quality of the guidelines using the Appraisal of Guidelines, Research and Evaluation II Instrument (AGREE-II), and assessed the clinical credibility and implementability of the recommendations with the Appraisal of Guidelines for REsearch & Evaluation Recommendations Excellence (AGREE-REX) tool. We conducted both descriptive and inferential analyses.We included 66 guidelines from 17 different countries, published in the last 5 years. Thirty guidelines (45%) used an EtD framework to formulate their recommendations. Compared to those that did not use a framework, those using an EtD framework scored higher in all domains of both AGREE-II and AGREE-REX (P < 0.05). Quality scores did not differ between the use of the The Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation-EtD framework (17 guidelines) or another EtD framework (13 guidelines) (P > 0.05).The use of EtD frameworks is associated with guidelines of better quality, and more credible and transparent recommendations. Endorsement of EtD frameworks by guideline developing organizations will likely increase the quality of their guidelines.
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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 | 0,408 | 0,783 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,015 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».