Guidelines 2.0: sviluppo sistematico di una checklist per la realizzazione di linee-guida affidabili*
Bibliographic record
Abstract
Introduzione. Per colmare la mancanza di guide metodologiche in grado di supportare i produttori di linee-guida nelle varie fasi del processo di sviluppo, si è provveduto alla stesura di un elenco completo di voci collegate a risorse e a strumenti da tenere in considerazione sia per lo sviluppo sia per l’implementazione di una linea-guida. Metodi. Sono state consultate diverse fonti di dati: i manuali scritti da sviluppatori di linee-guida internazionali, i documenti sviluppati da agenzie di linee-guida nazionali e internazionali e da società professionali, gli articoli metodologici inerenti l’argomento. Abbiamo svolto una revisione in duplicato di tutti questi documenti utilizzati come fonti, estratto le voci utilizzando un approccio sensibile e sviluppato gli argomenti generali di rilievo per le linee-guida. I documenti sono stati analizzati indipendentemente da due revisori e le singole voci sono state estratte e isolate. Attraverso un approccio dapprima inclusivo, le singole voci sono state aggregate per argomenti generali di rilievo. In seguito, è stato utilizzato un processo iterativo attraverso cui i diversi criteri sono stati rivisti, alla ricerca di duplicati o voci mancanti, con il coinvolgimento di esperti al fine di avere una revisione critica delle voci considerate. Risultati. Abbiamo sviluppato una checklist di 18 macro-argomenti e 146 voci e una pagina internet per facilitare l’uso dell’elenco da parte degli sviluppatori (http://cebgrade.mcmaster.ca/guidecheck.html). Gli argomenti e le voci incluse coprono tutte le fasi di stesura di una linea-guida, dalla pianificazione alla formulazione delle raccomandazioni, sino alla diffusione e alla valutazione. La checklist definitiva contiene, inoltre, link a materiale di formazione, nonché a risorse metodologiche per una corretta applicazione delle voci stesse. Conclusioni. La checklist rappresenterà una risorsa importante per i produttori di linee-guida e verrà costantemente revisionata e migliorata grazie ad approcci di partecipazione e condivisione.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.046 | 0.159 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.004 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.027 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".