开发用于临床决策支持预测工具分级与评估的循证框架
计算机与社会
2019-07-09 v1
摘要
背景:临床预测工具量化相关患者特征的贡献,以推导疾病可能性或预测临床结局。临床医生在挑选预测工具用于临床实践实施或临床指南推荐时,面临数量庞大且不断增长的工具,其中大多数从未经过实施或比较效果评估。目的:开发一个全面框架以对预测工具进行分级与评估(GRASP),并为临床医生提供标准化的循证系统,以支持其搜索和选择有效工具。方法:进行了聚焦文献回顾,提取应据以评估工具的标准。设计初始框架并应用于评估和分级五种工具:LACE 指数、Centor 评分、Wells 标准、改良早期预警评分和渥太华膝关节规则。经临床专家与医疗研究者的同行评审后,框架被修订,工具分级亦更新。结果:GRASP 框架基于已发表证据沿三个维度对预测工具分级:1)评估阶段;2)证据等级;3)证据方向。工具的最终等级基于最高评估阶段,并由最高等级的阳性证据或支持阳性结论的混合证据支撑。讨论与结论:GRASP 框架建立在成熟模型与广泛接受概念之上,提供预测工具的标准化评估与循证分级。与其他方法不同,GRASP 基于对已发表证据的严格评价,这些报告了预测工具在实施前的预测性能、实施期间的潜在效果与可用性,以及实施后的影响。
引用
@article{arxiv.1907.03706,
title = {Developing an Evidence-Based Framework for Grading and Assessment of Predictive Tools for Clinical Decision Support},
author = {Mohamed Khalifa and Farah Magrabi and Blanca Gallego},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.03706},
year = {2019}
}
备注
63 pages; 48 pages main text and 15 pages appendix. 6 figures and 12 tables