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GRADE 概念论文 2:在一系列验证研究中判断预后模型校准确定性的概念 指南 其它

2024-11-01

GRADE工作组

背景:预后模型结合了多种预后因素,根据预后因素值估计个体患者未来事件发生的可能性(或风险)。评估预后模型的一个基本部分是开展研究,以确定其预测性能(如校准和鉴别)是否在不同环境中重现。

改进 GRADE 证据表第 3 部分:解释性脚注的详细指导支持在证据判断中创建和理解 GRADE 确定性 指南 其它

2024-11-01

GRADE工作组

背景:建议评估、制定和评价的分级 (GRADE) 被广泛使用,并且可靠且准确地用于评估健康证据的确定性。

以患者为中心的实践指南:对证据进行分级,以纳入确定性、利弊平衡、公平性、可行性和成本效益 指南 其它

2024-11-01

GRADE工作组

近年来,医学实践强调使用循证临床指南来帮助制定治疗决策。自 2004 年开发以来,GRADE(建议评估、制定和评估等级)方法提供了一个系统的过程,用于审查和总结医学文献中有关各种治疗方案的证据确定性。

GRADE 概念论文:作为紧急响应的一部分(1-2 周)制定值得信赖的建议 指南 其它

2024-11-01

GRADE工作组

目标:本研究旨在提出一种在临床、公共卫生和卫生系统领域作为紧急响应(1-2 周)的一部分制定可信建议的方法。

GRADE 概念论文:定义诊断准确性确定性评级的范围 其它

2024-11-01

GRADE工作组

目标:本研究的目的是阐明“建议评估、开发和评价分级” (GRADE) 证据确定性概念如何适用于测试准确性的确定性评级。

使用明确的阈值对于判断部分情境化的 GRADE指南中的益处和危害 指南 其它

2024-10-29

GRADE工作组

目标:指南小组必须评估健康益处和危害的程度,以制定合理的建议。但是,他们很少使用明确的阈值。在本文中,我们报告了试点情况以及益处和危害阈值的使用情况。

GRADE指南 33:解决网络荟萃分析中的不精确问题 指南 其它

2023-11-16

GRADE工作组

目的:本文介绍了 GRADE 在评估网络荟萃分析证据的确定性时对不精确性的评估指导。

GRADE 公平性指南 1:在制定 GRADE 指南时考虑健康公平性:简介和基本原理 指南 其它

2023-11-16

GRADE工作组

目标:本文介绍了在临床、公共卫生和卫生系统指南制定的建议评估、制定和评价 (GRADE) 方法中明确考虑健康公平的理由和方法。

GRADE指南:34. 使用最低限度情境化方法更新评级不精确性 指南 其它

2023-11-15

GRADE工作组

本研究旨在提供最新指南,说明《建议评估、制定和评价分级》(GRADE) 用户何时应考虑使用最低限度情境化的方法将不精确性评级降低一个以上级别。

GRADE 公平性指南 3:在制定 GRADE 指南时考虑健康公平性:评估综合证据的确定性 指南 其它

2023-11-08

GRADE工作组

目标:本文旨在描述在分级建议评估和发展证据 (GRADE) 指南制定过​​程中如何考虑健康公平的概念框架。

GRADE指南:35. 关于评估背景证据确定性和做出决策的评级不精确性的最新进展 指南 其它

2023-11-08

GRADE工作组

目前,在考虑这些风险中的不同基线风险或不确定性的情况下,将不精确性确定性域评级降低两个级别,以及将评级降低两个级别时,建议评估、制定和评估 (GRADE) 指南尚未完全实施。

GRADE 概念论文:量化观察性研究系统评价中残留混杂因素潜在重要性的方法 其它

2023-11-03

GRADE工作组

在环境和公共卫生暴露的观察性研究中,相对效应量较小是很常见的。然而,当健康结果的基线率很高,而且许多人暴露时,这种影响仍然具有相当大的政策重要性。

GRADE指南 23:在从证据转向健康相关建议时考虑成本效益证据 指南 其它

2023-11-01

GRADE工作组

背景:这是系列文章中的第 23 篇,介绍了“建议评估、制定和评价分级” (GRADE) 方法,该方法用于对系统评价、卫生技术评估和临床指南制定的证据确定性和建议强度进行分级。

GRADE指南 36:GRADE 解决不一致问题的方法更新 指南 其它

2023-11-01

GRADE工作组

通过解决不一致问题和解释亚组分析来更新先前的分级建议评估、制定和评价 (GRADE) 指南。

改进 GRADE 证据表第 1 部分:采用新格式可以提高对结果摘要表中内容的理解 指南 其它

2023-11-01

GRADE工作组

用于呈现效果估计和相关证据质量的当前结果摘要 (SoF) 表格式可提高理解力并帮助用户在系统评价中找到关键信息。SoF 表的用户要求使用其他格式来表达系统评价的结果。

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