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Record W7153962446

Évaluation de la qualité des recommandations de bonne pratique sur le traitement du diabète de type 2

2017· dissertation· fr· W7153962446 on OpenAlexaboutno aff
Delphine Favard Gilot

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicClinical practice guidelines implementation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedical screeningL1Intestinal malabsorption
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction : La complexité thérapeutique du diabète de type 2 nécessite des recommandations de bonne pratique (RBP) de qualité, basées sur des études de haut niveau de preuve, afin de répondre aux exigences de l'EBM (Evidence Based Medecine). L'UKPDS 33-34 (United Kingdom Prospective Diabetes Study) est à l'origine de la stratégie de contrôle glycémique intensif et de la recommandation de la metformine comme traitement de première intention dans le diabète de type 2. Malgré les biais de cette étude et la remise en question de ses résultats par les méta-analyses de Boussageon et al. d'Hemmingsen et al., les RBP continuent de la considérer comme une référence majeure. Objectifs : L'objectif premier de notre étude est d'évaluer la qualité générale des RBP sur le traitement du diabète de type 2, et de rechercher combien de ces RBP citent les méta-analyses de Boussageon et al. et d'Hemmingsen et al. L'objectif secondaire est de rechercher si ces RBP fournissent des données concernant les bénéfices et les risques absolus des thérapeutiques pour la prévention et le traitement du diabète et de ses complications. Méthodes : Nous avons cherché les RBP sur le traitement du diabète de type 2 publiées à partir de mai 2012, sur Pubmed, le Guidelines International Network, le National Guidelines Clearing House et l'Infobanque des guides de pratique clinique de l'Association Médicale Canadienne. La qualité générale des RBP a été évaluée en utilisant la grille d'évaluation de la qualité des recommandations pour la pratique clinique (AGREE II). Pour chaque RBP, nous avons cherché la citation des méta-analyses de Boussageon et al. et d'Hemmingsen et al., ainsi que la description des sources, période et mots clés de la méthode de recherche. La citation des termes de bénéfices et risques absolus des thérapeutiques a également été recherchée. Résultats : Vingt-cinq RBP ont été inclues. La qualité générale des RBP avait une moyenne de 3,5 sur 7. Les scores des domaines de rigueur d'élaboration et d'indépendance éditoriale étaient les plus faibles. Les trois quarts des RBP ne détaillaient pas leur méthode de recherche. Les méta-analyses de Boussageon et al. et d'Hemmingsen et al. ont été citées par 8% à 16% des RBP. Une minorité des RBP faisait mention des risques et des bénéfices absolus des thérapeutiques. Conclusion : La majorité des RBP sur le traitement du diabète de type 2 était de faible qualité et manquait de rigueur méthodologique. Très peu citaient les méta-analyses de Boussageon et al. et d'Hemmingsen et al., pourtant de plus haut niveau de preuves que l'étude UKPDS 33-34. L'EBM est encore loin d'être systématique pour les RBP sur le diabète de type 2, leur fiabilité doit donc être remise en cause.

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)0.153
metaresearch head score (Gemma)0.318
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: Evaluation · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Systematic review · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.847
Threshold uncertainty score0.807

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.1530.318
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0050.011
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0070.004
Open science0.0020.002
Research integrity0.0020.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

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 head0.126
GPT teacher head0.410
Teacher spread0.284 · 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 designSystematic review
DomainEvaluation
GenreEmpirical

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".

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Published2017
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