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Record W2742828331

GRADE: Von der Evidenz zur Empfehlung.: Beschreibung des Systems und Lösungsbeitrag zur Übertragbarkeit von Studienergebnissen

2009· article· de· W2742828331 on OpenAlexaff
Holger J. Schünemann

Bibliographic record

VenueZeitschrift für Evidenz Fortbildung und Qualität im Gesundheitswesen · 2009
Typearticle
Languagede
FieldMedicine
TopicClinical practice guidelines implementation
Canadian institutionsMcMaster University
Fundersnot available
KeywordsGynecologyMedicinePolitical science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Zusammenfassung Die Arbeitsgruppe “Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation” (GRADE) ist aus einer internationalen Kooperation von Leitlininienentwicklern, Klinikern, Versorgungsforschern und Methodologen entstanden. GRADE wird von fuhrenden internationalen Organisationen, inklusive der Weltgesundheitsorganisation (WHO), als offizielles System angewendet, da es einen wesentlichen Fortschritt in der Evidenzbeurteilung und Entwicklung von Handlungsempfehlungen im Gesundheitswesen darstellt. Das GRADE-System unterscheidet zwischen der Qualitat der Evidenz und dem Grad einer Empfehlung fur Handlungen im Gesundheitswesen. GRADE definiert die Qualitat der Evidenz als Gradmesser, dass ein ermittelter Effekt korrekt ist, wenn es sich um eine Beurteilung der Evidenz von einzelnen Endpunkten handelt. Im Kontext der Entwicklung von Handlungsempfehlungen definiert GRADE die Qualitat der Evidenz als einen Gradmesser fur das Vertrauen in das Zutreffen eines ermittelten Effekts, der eine Handlungsempfehlung unterstutzt. Der Grad einer Handlungsempfehlung, untergliedert in starke und abgeschwachte Empfehlungen fur oder gegen eine Masnahme, wird definiert als das Ausmas an Sicherheit, dass die wunschenswerten Konsequenzen einer Behandlung ihre unerwunschten Folgen uberwiegen. Eine Handlungsempfehlung nach GRADE bedarf der weiteren besonderen Berucksichtigung der Grose des moglichen Nutzens und Schadens einer Intervention mit Fokussierung auf patientenrelevante Endpunkte, der damit verbundenen Wertvorstellungen und der Integration von Uberlegungen zum Ressourcenverbrauch. Dabei ist eine Abwagung aller relevanten Endpunkte gefordert. GRADE liefert insbesondere einen systematischen Ansatz zur Beurteilung der Ubertragbarkeit von Studienergebnissen auf die Praxis. Diese Ubertragbarkeit wird bei GRADE Direktheit (“directness”) genannt und unterscheidet zwischen dem Vorliegen von direkten Vergleichen von alternativen Interventionen, die begutachtet werden, und dem Ausmas der direkten Beziehung zwischen der Population (P), der Intervention (I), der Vergleichsintervention (“comparator”, C) und den Endpunkten (“outcomes”, O) (PICO) der vorliegenden Evidenz und der eigentlichen Fragestellung. Zusatzlich zur ubersichtlichen Darstellung des GRADE-Systems wird der Ansatz der Bewertung der Ubertragbarkeit in diesem Artikel anhand von Beispielen beschrieben. (Wie vom Gastherausgeber eingereicht)

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.110
metaresearch head score (Gemma)0.345
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.890
Threshold uncertainty score0.583

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.1100.345
Meta-epidemiology (narrow)0.0030.002
Meta-epidemiology (broad)0.0060.009
Bibliometrics0.0190.009
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0190.013
Open science0.0050.012
Research integrity0.0060.008
Insufficient payload (model declined to judge)0.0930.043

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.199
GPT teacher head0.506
Teacher spread0.306 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
DomainMethods
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations81
Published2009
Admission routes1
Has abstractyes

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