Actualización de guías de práctica clínica
Notice bibliographique
Résumé
Antecedentes Las guías de práctica clínica (GPC) son herramientas útiles en la toma de decisiones clínicas de los usuarios, de los profesionales y de los gestores sanitarios si se mantienen actualizadas y se garantiza la vigencia de sus recomendaciones. Objetivos Los objetivos principales de esta tesis son: 1) identificar y describir los métodos utilizados para actualizar las GPC y 2) diseñar y evaluar nuevos métodos para actualizar las GPC. Métodos Se han realizado cinco estudios con diferentes metodologías: 1) una encuesta internacional sobre el proceso de actualización de GPC, 2) una revisión sistemática de los métodos de actualización de GPC, 3) un análisis de supervivencia para estimar el tiempo de vigencia de las recomendaciones, 4) una evaluación de las recomendaciones actualizadas y 5) una evaluación de dos estrategias pragmáticas de búsqueda de la literatura para identificar señales de actualización. Resultados En la encuesta internacional hemos observado que el 92 % (36/39) de las instituciones que elaboran GPC las actualizan. El 52,8 % (19/36) de las instituciones siguen un procedimiento formal para decidir cuándo están desactualizadas. Un 86,1 % (31/36) de las instituciones siguen un procedimiento formal para actualizarlas, pero solo un 25 % (9/36) lo ha evaluado. En la revisión sistemática hemos identificado ocho estudios: cuatro evalúan si las GPC están vigentes, tres actualizan puntualmente las GPC y uno las actualiza de forma continua. La etapa más explícita en los diferentes estudios está relacionada con la identificación de nueva evidencia. Un estudio comparó una búsqueda limitada de la literatura frente a otra exhaustiva y sugirió que la limitada era suficiente para identificar señales de actualización. Otro estudio evaluó el tiempo de vigencia de las GPC y sugirió que se deberían revisar cada tres años. En el análisis de supervivencia (muestra de 113 recomendaciones incluidas en cuatro guías del Programa de GPC en el Sistema Nacional de Salud) hemos observado que el 92,0 % de las recomendaciones están vigentes un año después de su elaboración (intervalo de confianza del 95 %: 86,9 a 97,0). Esta probabilidad se reduce gradualmente (85,7 %; 81,3 %; 77,8 % a los dos, tres y cuatro años, respectivamente). En la evaluación de recomendaciones actualizadas (muestra de 1306 recomendaciones incluidas en las guías del National Institute for Health and Care Excellence) hemos observado una gran heterogeneidad en la presentación de los cambios y una falta de justificación de los mismos. La muestra de recomendaciones no fue suficiente para identificar factores asociados a la actualización. Finalmente, en la evaluación sobre estrategias pragmáticas de búsqueda de la literatura hemos observado que la búsqueda restrictiva recuperó un 68,1 % menos de referencias que la búsqueda exhaustiva (12486 frente a 39136) e identificó el 89,9 % (62/69) de las referencias clave. La búsqueda en la base de datos McMaster PLUS recuperó un 88,5 % menos de referencias que la búsqueda exhaustiva (4486 frente a 39136), aunque solo identificó el 26,1 % (18/69) de las referencias clave. Conclusiones Las instituciones que elaboran GPC no tienen un proceso estandarizado para actualizar sus GPC. Esto es debido, quizá en parte, a la escasa investigación metodológica sobre la actualización de las GPC. Las recomendaciones de las GPC se desactualizan rápidamente. Utilizar una estrategia de búsqueda restrictiva y continua de la literatura, priorizando las preguntas clínicas con mayor ritmo de producción científica, podría ser una estrategia eficiente y factible para identificar las señales de actualización de GPC. Es necesario continuar la investigación metodológica para optimizar y estandarizar el proceso de actualización de GPC, así como implementar y evaluar los resultados de dicha investigación en los programas de GPC.
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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 | 0,074 | 0,223 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».