DOI: https://doi.org/10.1136/bmj-2024-083866
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40425239
تاريخ النشر: 2025-05-27
المؤلف: Gordon Guyatt وآخرون
الموضوع الرئيسي: تعلم الآلة في الرعاية الصحية
نظرة عامة
يتناول هذا القسم من ورقة البحث النهج الأساسي GRADE (تقييم التوصيات، التطوير والتقييم) لإنشاء جداول ملخص النتائج، والتي تعتبر ضرورية لنقل آثار التدخلات على النتائج المهمة للمرضى. تقدم هذه الجداول بشكل منهجي كل من الآثار النسبية والمطلقة، ودرجة اليقين من الأدلة، وملخصات بلغة بسيطة، مما يسهل اتخاذ قرارات مستنيرة من قبل الأطباء والمرضى وصانعي السياسات. بالنسبة للنتائج الثنائية، يتم اشتقاق الآثار المطلقة من خلال تطبيق تقديرات المخاطر النسبية على المخاطر الأساسية من الدراسات ذات الصلة، بينما تتطلب النتائج المستمرة اعتبارًا دقيقًا لأدوات القياس والفروق المهمة الحد الأدنى.
يؤكد المقال على أهمية هيكلة جداول ملخص النتائج لتشمل صفوفًا منفصلة للمجموعات الفرعية عندما يتم ملاحظة تعديل موثوق في التأثير. كما يتناول التحديات مثل تجميع البيانات من دراسات مختلفة وتحويل بيانات النتائج المستمرة إلى وحدة قياس مشتركة. من خلال تقديم عرض واضح وشفاف للأدلة، تعزز هذه الجداول فهم المراجعات المنهجية وتدعم لجان الإرشادات وتقييمات التكنولوجيا الصحية في تقديم توصيات مستنيرة. بشكل عام، فإن التصميم الأمثل لجداول ملخص النتائج أمر حاسم للتواصل الفعال لتوليف وتقييم الأدلة.
النتائج
يستعرض قسم النتائج هيكل ومحتوى جداول ملخص النتائج، والتي تعتبر ضرورية لتقديم الأدلة حول آثار التدخلات مقارنة بالمقارنات. يتوافق كل صف في الجدول مع نتيجة محددة، موضحًا أعداد المشاركين، أنواع الدراسات، اختلافات المخاطر، درجة اليقين من الأدلة، وملخص بلغة بسيطة. يؤكد المؤلفون على أهمية التواصل الشفاف بشأن الأسس وراء تقييمات الأدلة، خاصة عندما تظهر أحكام مختلفة بين مستخدمي GRADE الأساسي. يتم تسهيل هذه الشفافية من خلال الحواشي السفلية الموجزة التي تشرح المنطق، بما في ذلك اعتبارات مثل الفرق المهم الحد الأدنى (MID).
علاوة على ذلك، يناقش القسم اختيار النتائج للإدراج في الجداول، مقترحًا مرونة تتجاوز الحد الموصى به سابقًا وهو سبع نتائج لتلبية احتياجات الجمهور المستهدف بشكل أفضل. ينصح بعدم تداخل النتائج لتجنب العد المزدوج ويبرز ضرورة التوليف السردي عندما لا يكون تجميع البيانات ممكنًا. يقدم المؤلفون مثالًا حيث لم يكن من الممكن تجميع بيانات الشفاء التام بسبب عدم كفاية التقارير، موضحين كيفية تقديم مثل هذه النتائج مع الحفاظ على الالتزام بمبادئ GRADE. بشكل عام، تهدف الإرشادات إلى تعزيز وضوح وفائدة جداول ملخص النتائج في المراجعات المنهجية.
المناقشة
في هذا القسم من المناقشة، يؤكد المؤلفون على أهمية تقديم النتائج الثنائية وقياسات التأثير النسبية في المراجعات المنهجية. يجادلون بأن المخاطر النسبية، ونسب الأرجحية، ونسب المخاطر هي شائعة الاستخدام في التحليلات التلوية، مع تفضيل المخاطر النسبية بسبب قابليتها للتفسير. ومع ذلك، قد تكون نسب الأرجحية أكثر ملاءمة في السيناريوهات ذات المخاطر الأساسية العالية، بينما تُستخدم نسب المخاطر غالبًا في علم الأورام لتقييم توقيت الأحداث. يبرز المؤلفون أن أصحاب المصلحة يهتمون بشكل أساسي بالآثار المطلقة، داعين إلى تضمين قياسات مطلقة، مثل اختلافات المخاطر، في جداول ملخص النتائج. يتم اشتقاق هذه القياسات من تطبيق التقديرات النسبية على المخاطر الأساسية المحددة، والتي ينبغي أن تكون مستمدة من دراسات رصدية كبيرة أو مراجعات منهجية.
كما يناقش المؤلفون تباين الآثار المطلقة عبر سيناريوهات سريرية مختلفة وضرورة اختيار المخاطر الأساسية المناسبة لمجموعات المرضى. يوضحون ذلك بمثال يتضمن مثبطات ناقل الصوديوم والجلوكوز 2 (SGLT-2)، حيث أدت طبقات المخاطر المختلفة إلى توصيات متميزة بناءً على اختلافات المخاطر المحسوبة. علاوة على ذلك، يتناولون التحديات المتعلقة بتقديم النتائج المستمرة المقاسة بأدوات مختلفة، مقترحين طرقًا مثل اختلافات المتوسطات، والنتائج الثنائية، واختلافات المتوسطات المعيارية (SMD) لتلخيص الآثار. يحذر المؤلفون من التفسير الخاطئ المحتمل لـ SMDs ويوصون باستخدام وحدات طبيعية وفروق مهمة حد أدنى (MIDs) من أجل الوضوح. بشكل عام، يبرز القسم الحاجة إلى أن يقدم المراجعون المنهجيون الأدلة بشكل متماسك وشفاف، مما يسهل اتخاذ قرارات مستنيرة في الممارسة السريرية.
DOI: https://doi.org/10.1136/bmj-2024-083866
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40425239
Publication Date: 2025-05-27
Author(s): Gordon Guyatt et al.
Primary Topic: Machine Learning in Healthcare
Overview
This section of the research paper discusses the Core GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation) approach to creating summary of findings tables, which are essential for conveying the effects of interventions on outcomes important to patients. These tables systematically present both relative and absolute effects, the certainty of evidence, and plain language summaries, thereby facilitating informed decision-making by clinicians, patients, and policymakers. For binary outcomes, absolute effects are derived by applying relative risk estimates to baseline risks from relevant studies, while continuous outcomes require careful consideration of measurement instruments and minimally important differences.
The article emphasizes the importance of structuring summary of findings tables to include separate rows for subgroups when credible effect modification is observed. It also addresses challenges such as the pooling of data from different studies and the transformation of continuous outcome data into a common measurement unit. By providing a clear and transparent presentation of evidence, these tables enhance the understanding of systematic reviews and support guideline panels and health technology assessments in making informed recommendations. Overall, the optimal design of summary of findings tables is crucial for effectively communicating the synthesis and appraisal of evidence.
Results
The section on results outlines the structure and content of summary of findings tables, which are essential for presenting evidence on the effects of interventions compared to comparators. Each table row corresponds to a specific outcome, detailing participant numbers, study types, risk differences, evidence certainty, and a plain language summary. The authors emphasize the importance of transparent communication regarding the rationale behind evidence ratings, particularly when different judgments arise among Core GRADE users. This transparency is facilitated through concise footnotes that explain the reasoning, including considerations like the minimal important difference (MID).
Furthermore, the section discusses the selection of outcomes for inclusion in the tables, suggesting flexibility beyond the previously recommended limit of seven outcomes to better meet the needs of target audiences. It advises against overlapping outcomes to prevent double counting and highlights the necessity of narrative synthesis when data pooling is not feasible. The authors provide an example where complete remission data could not be pooled due to insufficient reporting, illustrating how to present such findings while maintaining adherence to GRADE principles. Overall, the guidance aims to enhance the clarity and utility of summary of findings tables in systematic reviews.
Discussion
In this discussion section, the authors emphasize the importance of presenting dichotomous outcomes and relative measures of effect in systematic reviews. They argue that relative risks, odds ratios, and hazard ratios are commonly used in meta-analyses, with relative risks being preferred for their interpretability. However, odds ratios may be more suitable in scenarios with high baseline risks, while hazard ratios are often utilized in oncology to assess the timing of events. The authors highlight that stakeholders are primarily concerned with absolute effects, advocating for the inclusion of absolute measures, such as risk differences, in summary of findings tables. These measures are derived from applying relative estimates to specific baseline risks, which should ideally be sourced from large observational studies or systematic reviews.
The authors also discuss the variability of absolute effects across different clinical scenarios and the necessity of selecting appropriate baseline risks for patient groups. They illustrate this with an example involving sodium-glucose cotransporter-2 (SGLT-2) inhibitors, where different risk strata led to distinct recommendations based on calculated risk differences. Furthermore, they address the challenges of presenting continuous outcomes measured with different instruments, suggesting methods such as mean differences, binary outcomes, and standardized mean differences (SMD) for summarizing effects. The authors caution against the potential misinterpretation of SMDs and recommend using natural units and minimal important differences (MIDs) for clarity. Overall, the section underscores the need for systematic reviewers to present evidence coherently and transparently, facilitating informed decision-making in clinical practice.