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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 OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.019
metaresearch head score (Gemma)0.027
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.635
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0190.027
Meta-epidemiology (narrow)0.0040.004
Meta-epidemiology (broad)0.0060.002
Bibliometrics0.0020.004
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0020.006
Open science0.0030.001
Research integrity0.0030.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.003

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