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Enregistrement W6920632887 · doi:10.60692/sc8e3-fke53

Advancing guideline quality through country-wide and regional quality assessment of CPGs using AGREE: a scoping review

2023· article· en· W6920632887 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrading (engineering)Quality (philosophy)GuidelineRigourQuality assuranceQuality assessmentIndependence (probability theory)ChecklistMultidisciplinary approach

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and objective Clinical practice guidelines (CPGs) are evaluated for quality with the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation (AGREE) tool, and this is increasingly done for different countries and regional groupings. This scoping review aimed to describe, map, and compare these geographical synthesis studies, that assessed CPG quality using the AGREE tool. This allowed a global interpretation of the current landscape of these country-wide or regional synthesis studies, and a closer look at its methodology and results. Study design and methods A scoping review was conducted searching databases Medline, Embase, Epistemonikos, and grey literature on 5 October 2021 for synthesis studies using the later versions of AGREE (AGREE II, AGREE-REX and AGREE GRS) to evaluate country-wide or regional CPG quality. Country-wide or regional synthesis studies were the units of analysis, and simple descriptive statistics was used to conduct the analysis. AGREE scores were analysed across subgroups into one of the seven Sustainable Development Goal regions, to allow for meaningful interpretation. Results Fifty-seven studies fulfilled our eligibility criteria, which had included a total of 2918 CPGs. Regions of the Global North, and Eastern and South-Eastern Asia were most represented. Studies were consistent in reporting and presenting their AGREE domain and overall results, but only 18% ( n = 10) reported development methods, and 19% ( n = 11) reported use of Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE). Overall scores for domains Rigor of development and Editorial independence were low, notably in middle-income countries. Editorial Independence scores, especially, were low across all regions with a maximum domain score of 46%. There were no studies from low-income countries. Conclusion There is an increasing tendency to appraise country-wide and regionally grouped CPGs, using quality appraisal tools. The AGREE tool, evaluated in this scoping review, was used well and consistently across studies. Findings of low report rates of development of CPGs and of use of GRADE is concerning, as is low domain scores globally for Editorial Independence . Transparent reporting of funding and competing interests, as well as highlighting evidence-to-decision processes, should assist in further improving CPG quality as clinicians are in dire need of high-quality 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,243
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
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 savante0,0000,001
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 Opus0,460
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,078 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
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