COVID-19

Initiatief: NIV / NVMM Aantal modules: 75

Serologie na vaccinatie of herinfectie met COVID-19

Uitgangsvraag

Wat is de waarde van serologie, in het bijzonder het verloop van de serodynamiek van IgG antistoffen tegen SARS-CoV-2, om de diagnose COVID-19 te stellen bij patiënten die eerder een COVID-19 infectie hebben gehad of gevaccineerd zijn?

Aanbeveling

Gebruik indien nodig de voor het ziekenhuis beschikbare serologische mogelijkheden bij patiënten met verdenking op COVID-19 die gevaccineerd zijn of eerder een COVID-19 infectie hebben gehad. Vooralsnog kan geen advies gegeven worden of en wanneer serologie in te zetten, gezien het ontbreken van wetenschappelijk bewijs.

Overwegingen

Voor- en nadelen van de interventie en de kwaliteit van het bewijs

Vooralsnog zijn er geen studies gepubliceerd die antwoord kunnen geven op de vraag wat de waarde is van serologie om de diagnose COVID-19 te stellen bij patiënten die eerder een COVID-19 infectie hebben gehad of gevaccineerd zijn. Eén studie werd geïncludeerd in de literatuuranalyse (Bergwerk, 2021). In deze studie werd postinfectie N-specifieke IgG antistoffen onderzocht bij volledig gevaccineerde gezondheidsmedewerkers met een doorbraakinfectie. Echter, de afkapwaarde voor een positieve testuitslag werd niet beschreven en de veranderingen in IgG levels werden niet gerapporteerd.

 

Waarden en voorkeuren van patiënten (en evt. hun verzorgers)

Niet van toepassing.

 

Kosten (middelenbeslag)

Vanwege het ontbreken van evidence voor de gunstige effecten van serologische assays bij patiënten met klachten die passen bij COVID-19 maar gevaccineerd zijn of eerder een COVID-19 infectie hebben gehad, zijn de kosten geen overweging.

 

Aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie

Ziekenhuizen verschillen in de beschikbaarheid en het gebruik van serologische assays bij patiënten met klachten die passen bij COVID-19 maar gevaccineerd zijn of eerder een COVID-19 infectie hebben gehad. Het is mogelijk dat lokaal gebruik wordt gemaakt van kwantitatieve en semi-kwantitatieve serologische assays die het mogelijk maken serodynamiek te vervolgen en daar conclusies aan te verbinden met betrekken tot het optreden van doorbraakinfecties ondanks vaccinatie of herinfecties.

 

Rationale van de aanbeveling: weging van argumenten voor en tegen de interventies

Vooralsnog zijn er geen studies gepubliceerd die antwoord kunnen geven op de vraag wat de waarde is van serologie om de diagnose COVID-19 te stellen bij patiënten die eerder een COVID-19 infectie hebben gehad of gevaccineerd zijn.

Ziekenhuizen verschillen in de beschikbaarheid en het gebruik van serologische assays. Het is mogelijk dat lokaal gebruik wordt gemaakt van kwantitatieve en semi-kwantitatieve serologische assays die het mogelijk maken serodynamiek te vervolgen en daar conclusies aan te verbinden met betrekken tot het optreden van doorbraakinfecties ondanks vaccinatie of herinfecties.

Onderbouwing

Voor het stellen van de diagnose COVID-19 wordt de RT-PCR-test als gouden standaard gehanteerd. Een deel van de patiënten zal echter een fout-negatieve testuitslag krijgen, omdat ze zich te laat presenteren en SARS-CoV-2 RNA al niet meer detecteerbaar is in de bovenste luchtwegen. In de module “Aanvullende diagnostiek COVID-19 na negatieve PCR” staat beschreven wat de rol is van serologie en beeldvorming bij patiënten met een verdenking op COVID-19 maar een negatieve PCR-test. Deze aanbevelingen hebben betrekking op patiënten die niet eerder een infectie hebben doorgemaakt. Inmiddels ziet men in het ziekenhuis steeds vaker patiënten die zich melden met een mogelijke herinfectie. Daarnaast zijn er patiënten die een vaccinatie voor COVID-19 hebben ontvangen, maar wel klachten hebben die passen bij COVID-19. De vraag is of de serodynamiek van IgG antistoffen tegen SARS-CoV-2 gebruikt kan worden om de diagnose COVID-19 te stellen als aanvulling op de PCR-test (add-on) bij patiënten met klachten die passen bij COVID-19 maar gevaccineerd zijn of eerder een COVID-19 infectie hebben gehad.

No

GRADE

No evidence was found regarding the diagnostic accuracy of serology in patients with suspected COVID-19 who either have had a previous COVID-19 infection or have been fully vaccinated against SARS-CoV-2

 

Sources: -

Description of studies

Vaccinated population with suspected COVID-19

Bergwerk (2021) performed a prospective cohort study in one Medical Center in Israel to assess the effectiveness of the BNT16b2 vaccine among health care workers and to examine possible correlates of protection and infectivity in this population. A breakthrough infection was defined as the detection of SARS-CoV-2 using RT-PCR in patients with 11 or more days after receipt of a second dose of BNT162b2. From the cohort of 11,453 fully vaccinated health care workers, 1497 (13.1%) underwent RT-PCR testing during the study period, within which 39 breakthrough cases (2.6%) were detected. Data regarding post-infection N-specific IgG antibodies were available for 22 of these 39 case patients (56%) on days 8 to 72 after the first positive result on RT-PCR assay.

 

Population with suspected COVID-19 with previous COVID-19 infection

No studies were included investigating patients with suspected COVID-19 who had a previous COVID-19 infection.

 

Results

Vaccinated population with suspected COVID-19

1. Diagnostic accuracy

Bergwerk (2021) included 22 cases with vaccine breakthrough infection in the analysis. Four of these cases (18%) did not have an immune response, as detected by negative results on N-specific IgG antibody testing. Two of these workers were asymptomatic (Ct values, 32 and 35), one underwent serologic testing only on day 10 after diagnosis, and one had underlying immunosuppression. It was not reported whether the results for IgG antibody testing were positive or negative for the matched controls. Unfortunately, neither the threshold for positivity of N-specific IgG antibody testing or the changes in IgG levels were reported in the article. Therefore, the sensitivity of significant changes of IgG levels against SARS-CoV-2 to diagnose recent COVID-19 in patients with clinical suspicion of COVID-19 who have been vaccinated could not be evaluated.

 

Population with suspected COVID-19 with previous COVID-19 infection

1. Diagnostic accuracy

No studies were included investigating patients with suspected COVID-19 who have had a previous COVID-19 infection.

 

Level of evidence of the literature

The level of evidence of the outcome diagnostic accuracy was not assessed due to lack of studies.

A systematic review of the literature was performed to answer the following question:

What is the sensitivity of significant changes of IgG levels against SARS-CoV-2 to diagnose recent COVID-19 in patients with clinical suspicion of COVID-19 and who have had a previous COVID-19 infection or have been vaccinated?

 

P: Patients with suspected COVID-19 who either have had a previous COVID-19 infection or have been fully vaccinated against SARS-CoV-2

I: IgG antibodies to SARS-CoV-2, with sequential measurements, performed within a maximum of 6 weeks from symptom onset

C: none

R: molecular test, RT-PCR, antigen test, histology, CT-scan

O: diagnostic accuracy: sensitivity, specificity

 

Relevant outcome measures

The guideline development group considered both sensitivity and specificity as a critical outcome measure for decision making. A priori, the working group did not define the outcome measures listed above but used the definitions used in the studies.

 

Search and select (Methods)

The databases Medline (via OVID) and Embase (via Embase.com) were searched with relevant search terms until 14th October 2021. The detailed search strategy is depicted under the tab Methods. The systematic literature search resulted in 173 hits. Studies were selected based on the following criteria: clinical studies and/ or systematic reviews with a meta-analysis, presenting data about the diagnostic accuracy of serology in populations that fitted the PICO. A total of thirteen studies were selected based on title and abstract screening. After reading the full text, twelve studies were excluded (see the table with reasons for exclusion under the tab Methods), and one study was included.

 

Results

One study was included in the analysis of the literature. Important study characteristics and results are summarized in the evidence tables. The risk of bias could not be assessed.

  1. Bergwerk, M., Gonen, T., Lustig, Y., Amit, S., Lipsitch, M., Cohen, C.,... & Regev-Yochay, G. (2021). Covid-19 breakthrough infections in vaccinated health care workers. New England Journal of Medicine.

Study reference

Study characteristics

Patient characteristics

 

Index test

(test of interest)

Reference test

 

Follow-up

Outcome measures and effect size

Comments

Bergwerk, 2021

Type of study: prospective cohort study

 

Setting and country: Medical Center, Israel

 

Funding and conflicts of interest: non-commercial funding, no conflicts of interest

Inclusion criteria:

Fully vaccinated healthcare workers of Sheba Medical Center with a breakthrough infection (detection

of SARS-CoV-2 on RT-PCR assay performed 11 or more days after receipt of a second dose of BNT162b2 if no explicit exposure or symptoms had been reported during the first 6 days). Matched samples were obtained from uninfected controls.

 

Exclusion criteria:

 

N = 39 breakthrough cases

N = 104 matched controls

 

Prevalence breakthrough: 39/1497=2.6%

 

Mean age

Cases: 43

Controls: 45

 

Sex

Cases: 36% M / 64% F

Controls: 33% M / 67% F

 

Other important characteristics: -

Describe index test:

N-specific IgG antibodies. After recovery from infection, all health care workers were

asked to provide a second blood sample for the measurement of N-specific IgG antibodies (within the first month after the second dose of vaccine).

Cut-off point(s): NA

 

 

Comparator test: none

 

Cut-off point(s):

 

Describe reference test: presence of SARS-CoV-2 by means of reverse-transcriptase–polymerase-chain-reaction (RT-PCR) assay, available for fully vaccinated staff members who were symptomatic or had been exposed to an infected person.

 

 

Cut-off point(s): NA

 

 

Time between the index test and reference test: days 8 to 72 after the first positive result on RT-PCR assay

 

For how many participants were no complete outcome data available?

N (%) 17 (44%)

 

Reasons for incomplete outcome data described? peri-infection neutralizing antibody data were unavailable.

Outcome measures and effect size (include 95%CI and p-value if available):

TP: 18

FN: 4

 

Sensitivity (95% CI): 81.8 (59.7 - 94.8)

 

Specificity: could not be calculated

The specificity of N-specific IgG antibody testing could not be calculated because a case-control design was used. It was not reported whether the results for IgG antibody testing were positive or negative for the matched controls.

 

Risk of bias assessment diagnostic accuracy studies (QUADAS II, 2011)

Study reference

Patient selection

 

 

Index test

Reference standard

Flow and timing

Comments with respect to applicability

Bergwerk, 2021

Was a consecutive or random sample of patients enrolled?

No

 

Was a case-control design avoided?

No

 

Did the study avoid inappropriate exclusions?

Unclear

 

 

Were the index test results interpreted without knowledge of the results of the reference standard?

Unclear

 

If a threshold was used, was it pre-specified?

Unclear

 

 

 

Is the reference standard likely to correctly classify the target condition?

Yes

 

Were the reference standard results interpreted without knowledge of the results of the index test?

Yes

 

 

 

Was there an appropriate interval between index test(s) and reference standard?

Yes

 

Did all patients receive a reference standard?

Yes

 

Did patients receive the same reference standard?

Yes

 

Were all patients included in the analysis?

No

 

Are there concerns that the included patients do not match the review question?

No

 

Are there concerns that the index test, its conduct, or interpretation differ from the review question?

No

 

Are there concerns that the target condition as defined by the reference standard does not match the review question?

No

 

CONCLUSION:

Could the selection of patients have introduced bias?

 

 

RISK: HIGH

CONCLUSION:

Could the conduct or interpretation of the index test have introduced bias?

 

RISK: HIGH

 

CONCLUSION:

Could the reference standard, its conduct, or its interpretation have introduced bias?

 

RISK: LOW

CONCLUSION

Could the patient flow have introduced bias?

 

 

RISK: UNCLEAR

 

 

Table of excluded studies

Author and year

Reason for exclusion

Mohit 2021

Wrong population: COVID patients, diagnostic accuracy of different tests, no re-infection or vaccination

Márquez-González 2021

Wrong population: COVID patients, no re-infection or vaccination. Wrong design: association between characteristics and duration of first symptoms

Bradley 2021

Wrong population: healty vaccinated individuals: immunoglobulin levels, no suspected COVID

Harvey 2021

Wrong population: cohort of patients with seropositives and serognegatives, no re-infection or vaccination.

Garrido 2021

Wrong population: COVID patients, no re-infection or vaccination.

Dörschug 2021

Wrong population: healty vaccinated individuals, no suspected COVID-19

Chan 2021

Wrong population: COVID or vaccinated patients, no suspcted covid

Moradi 2021

Wrong population: cohort of patients with recovered covid patients. No suspecte re-infection and no vaccination

Abo-Leyah 2021

Wrong population: cohort with a subgroup of covid patients (n=111), only 1 had re-infection. Vaccination not reported

Ong 2021

Wrong population: cohort with 80 covid patients. Wrong design: antibody response dynamics of 4 tests after covid infection. No re-infection or vaccination

Zhang 2021

Wrong population: 148 patients diagnosed with COVID followed over time, no re-infection or vaccination

Letizia 2021

Wrong study design: shedding viable virus by reinfected individuals. No comparison of tests

Autorisatiedatum en geldigheid

Laatst beoordeeld  : 01-02-2022

Laatst geautoriseerd  : 01-02-2022

Initiatief en autorisatie

Initiatief:
  • Nederlandse Internisten Vereniging
  • Nederlandse Vereniging voor Medische Microbiologie
Geautoriseerd door:
  • Nederlandse Internisten Vereniging
  • Nederlandse Vereniging voor Medische Microbiologie

Algemene gegevens

De ontwikkeling/herziening van deze richtlijnmodule werd ondersteund door het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten en werd gefinancierd uit de Stichting Kwaliteitsgelden Medisch Specialisten (SKMS). De financier heeft geen enkele invloed gehad op de inhoud van de richtlijnmodule.

Samenstelling werkgroep

Expertiseteam Diagnostiek

Schrijvers:

  • Vanessa Harris (internist-infectioloog; NIV/NVII, voorzitter)
  • Jean-Luc Murk (arts-microbioloog; NVMM)
  • Annelies Riezebos - Brilman (arts-microbioloog; NVMM)

 

Mede namens expertiseteam:

  • Chantal Bleeker - Rovers (internist-infectioloog; NIV/NVII)
  • Leon van den Toorn (longarts; NVALT)
  • Jet Quarles van Ufford (radioloog; NVVR)
  • Roel Bakx (chirurg; NVvH)
  • Frank Wille (anesthesioloog; NVA)
  • Pieter Fraaij (kinderarts; NVK)

 

Met ondersteuning van:

  • Janneke Hoogervorst-Schilp (Kennisinstituut)
  • Josefien Buddeke (Kennisinstituut)

Methode ontwikkeling

Evidence based

Werkwijze

AGREE

Deze richtlijnmodule is opgesteld conform de eisen vermeld in het rapport Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 van de adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwaliteit. Dit rapport is gebaseerd op het AGREE II instrument (Appraisal of Guidelines for Research & Evaluation II; Brouwers, 2010).

 

Knelpuntenanalyse en uitgangsvragen

Er zijn vier verschillende methoden gebruikt om de knelpunten te inventariseren.

 

Als eerste heeft de werkgroep tijdens de voorbereidende fase de knelpunten in de revalidatie van patiënten met COVID-19 binnen de MSR en GRZ geïnventariseerd. Als tweede zijn er knelpunten aangedragen tijdens de Invitational conference die 8 december 2020 heeft plaatsgevonden in het kader van de te ontwikkelen richtlijn Nazorg voor patiënten met COVID-19 (initiatief van de Federatie Medisch Specialisten, het Nederlands Huisartsen Genootschap en de Long Alliantie Nederland). Aan deze Invitational hebben 42 organisaties deelgenomen. Als derde zijn de revalidatieteams via de Nederlandse Vereniging van Revalidatieartsen en Verenso gevraagd om door middel van een enquête input te geven op het concept raamwerk van de richtlijn. Als laatste is er ook een enquête gehouden onder patiënten. Het verslag van de Invitational conference en de resultaten van de twee enquêtes zijn te vinden in de bijlagen.

 

Op basis van de uitkomsten van de knelpuntenanalyse zijn door de werkgroep concept-uitgangsvragen opgesteld en definitief vastgesteld.

 

Uitkomstmaten

Na het opstellen van de zoekvraag behorende bij de uitgangsvraag inventariseerde de werkgroep welke uitkomstmaten voor de patiënt relevant zijn, waarbij zowel naar gewenste als ongewenste effecten werd gekeken. Hierbij werd een maximum van acht uitkomstmaten gehanteerd. De werkgroep waardeerde deze uitkomstmaten volgens hun relatieve belang bij de besluitvorming rondom aanbevelingen, als cruciaal (kritiek voor de besluitvorming), belangrijk (maar niet cruciaal) en onbelangrijk. Tevens definieerde de werkgroep tenminste voor de cruciale uitkomstmaten welke verschillen zij klinisch (patiënt) relevant vonden.

 

Methode literatuursamenvatting

Een uitgebreide beschrijving van de strategie voor zoeken en selecteren van literatuur en de beoordeling van de risk-of-bias van de individuele studies is te vinden onder ‘Zoeken en selecteren’ onder Onderbouwing. De beoordeling van de kracht van het wetenschappelijke bewijs wordt hieronder toegelicht.

 

Beoordelen van de kracht van het wetenschappelijke bewijs

De kracht van het wetenschappelijke bewijs werd bepaald volgens de GRADE-methode. GRADE staat voor ‘Grading Recommendations Assessment, Development and Evaluation’ (zie http://www.gradeworkinggroup.org/). De basisprincipes van de GRADE-methodiek zijn: het benoemen en prioriteren van de klinisch (patiënt) relevante uitkomstmaten, een systematische review per uitkomstmaat, en een beoordeling van de bewijskracht per uitkomstmaat op basis van de acht GRADE-domeinen (domeinen voor downgraden: risk of bias, inconsistentie, indirectheid, imprecisie, en publicatiebias; domeinen voor upgraden: dosis-effect relatie, groot effect, en residuele plausibele confounding).

 

GRADE onderscheidt vier gradaties voor de kwaliteit van het wetenschappelijk bewijs: hoog, redelijk, laag en zeer laag. Deze gradaties verwijzen naar de mate van zekerheid die er bestaat over de literatuurconclusie, in het bijzonder de mate van zekerheid dat de literatuurconclusie de aanbeveling adequaat ondersteunt (Schünemann, 2013; Hultcrantz, 2017).

 

GRADE

Definitie

Hoog

  • er is hoge zekerheid dat het ware effect van behandeling dicht bij het geschatte effect van behandeling ligt;
  • het is zeer onwaarschijnlijk dat de literatuurconclusie klinisch relevant verandert wanneer er resultaten van nieuw grootschalig onderzoek aan de literatuuranalyse worden toegevoegd.

Redelijk

  • er is redelijke zekerheid dat het ware effect van behandeling dicht bij het geschatte effect van behandeling ligt;
  • het is mogelijk dat de conclusie klinisch relevant verandert wanneer er resultaten van nieuw grootschalig onderzoek aan de literatuuranalyse worden toegevoegd.

Laag

  • er is lage zekerheid dat het ware effect van behandeling dicht bij het geschatte effect van behandeling ligt;
  • er is een reële kans dat de conclusie klinisch relevant verandert wanneer er resultaten van nieuw grootschalig onderzoek aan de literatuuranalyse worden toegevoegd.

Zeer laag

  • er is zeer lage zekerheid dat het ware effect van behandeling dicht bij het geschatte effect van behandeling ligt;
  • de literatuurconclusie is zeer onzeker.

 

Bij het beoordelen (graderen) van de kracht van het wetenschappelijk bewijs in richtlijnen volgens de GRADE-methodiek spelen grenzen voor klinische besluitvorming een belangrijke rol (Hultcrantz, 2017). Dit zijn de grenzen die bij overschrijding aanleiding zouden geven tot een aanpassing van de aanbeveling. Om de grenzen voor klinische besluitvorming te bepalen moeten alle relevante uitkomstmaten en overwegingen worden meegewogen. De grenzen voor klinische besluitvorming zijn daarmee niet één op één vergelijkbaar met het minimaal klinisch relevant verschil (Minimal Clinically Important Difference, MCID). Met name in situaties waarin een interventie geen belangrijke nadelen heeft en de kosten relatief laag zijn, kan de grens voor klinische besluitvorming met betrekking tot de effectiviteit van de interventie bij een lagere waarde (dichter bij het nuleffect) liggen dan de MCID (Hultcrantz, 2017).

 

Overwegingen (van bewijs naar aanbeveling)

Om te komen tot een aanbeveling zijn naast (de kwaliteit van) het wetenschappelijke bewijs ook andere aspecten belangrijk en worden meegewogen, zoals aanvullende argumenten uit bijvoorbeeld de biomechanica of fysiologie, waarden en voorkeuren van patiënten, kosten (middelenbeslag), aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie. Deze aspecten zijn systematisch vermeld en beoordeeld (gewogen) onder het kopje ‘Overwegingen’ en kunnen (mede) gebaseerd zijn op expert opinion. Hierbij is gebruik gemaakt van een gestructureerd format gebaseerd op het evidence-to-decision framework van de internationale GRADE Working Group (Alonso-Coello, 2016a; Alonso-Coello, 2016b). Dit evidence-to-decision framework is een integraal onderdeel van de GRADE-methodiek.

 

Formuleren van aanbevelingen

De aanbevelingen geven antwoord op de uitgangsvraag en zijn gebaseerd op het beschikbare wetenschappelijke bewijs en de belangrijkste overwegingen, en een weging van de gunstige en ongunstige effecten van de relevante interventies. De kracht van het wetenschappelijk bewijs en het gewicht dat door de werkgroep wordt toegekend aan de overwegingen, bepalen samen de sterkte van de aanbeveling. Conform de GRADE-methodiek sluit een lage bewijskracht van conclusies in de systematische literatuuranalyse een sterke aanbeveling niet a priori uit, en zijn bij een hoge bewijskracht ook zwakke aanbevelingen mogelijk (Agoritsas, 2017; Neumann, 2016). De sterkte van de aanbeveling wordt altijd bepaald door weging van alle relevante argumenten tezamen. De werkgroep heeft bij elke aanbeveling opgenomen hoe zij tot de richting en sterkte van de aanbeveling zijn gekomen.

 

In de GRADE-methodiek wordt onderscheid gemaakt tussen sterke en zwakke (of conditionele) aanbevelingen. De sterkte van een aanbeveling verwijst naar de mate van zekerheid dat de voordelen van de interventie opwegen tegen de nadelen (of vice versa), gezien over het hele spectrum van patiënten waarvoor de aanbeveling is bedoeld. De sterkte van een aanbeveling heeft duidelijke implicaties voor patiënten, behandelaars en beleidsmakers (zie onderstaande tabel). Een aanbeveling is geen dictaat, zelfs een sterke aanbeveling gebaseerd op bewijs van hoge kwaliteit (GRADE-gradering HOOG) zal niet altijd van toepassing zijn, onder alle mogelijke omstandigheden en voor elke individuele patiënt.

 

Implicaties van sterke en zwakke aanbevelingen voor verschillende richtlijngebruikers

 

Sterke aanbeveling

Zwakke (conditionele) aanbeveling

Voor patiënten

De meeste patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak kiezen en slechts een klein aantal niet.

Een aanzienlijk deel van de patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak kiezen, maar veel patiënten ook niet.

Voor behandelaars

De meeste patiënten zouden de aanbevolen interventie of aanpak moeten ontvangen.

Er zijn meerdere geschikte interventies of aanpakken. De patiënt moet worden ondersteund bij de keuze voor de interventie of aanpak die het beste aansluit bij zijn of haar waarden en voorkeuren.

Voor beleidsmakers

De aanbevolen interventie of aanpak kan worden gezien als standaardbeleid.

Beleidsbepaling vereist uitvoerige discussie met betrokkenheid van veel stakeholders. Er is een grotere kans op lokale beleidsverschillen.

 

Organisatie van zorg

In de knelpuntenanalyse en bij de ontwikkeling van de richtlijnmodule is expliciet aandacht geweest voor de organisatie van zorg: alle aspecten die randvoorwaardelijk zijn voor het verlenen van zorg (zoals coördinatie, communicatie, (financiële) middelen, menskracht en infrastructuur). Randvoorwaarden die relevant zijn voor het beantwoorden van deze specifieke uitgangsvraag zijn genoemd bij de overwegingen.

 

Commentaar- en autorisatiefase

De conceptrichtlijnmodule werd aan de betrokken (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd ter commentaar. EN, KNGF, Longfonds, NVALT, NVD, NVKG, NVLF, Verenso, VRA, VSG, V&VN, RN, Actiz, FCIC – IC Connect, Harteraad, IGJ, KBO-PCOB, LVMP, NHG, NIV, NVVS, NVZ, Patiëntenfederatie Nederland, VvOCM, ZKN en ZN hebben gereageerd op ons verzoek. De commentaren werden verzameld en besproken met de werkgroep. Naar aanleiding van de commentaren werd de conceptrichtlijnmodule aangepast en definitief vastgesteld door de werkgroep. De definitieve richtlijnmodule werd aan de deelnemende (wetenschappelijke) verenigingen en (patiënt) organisaties voorgelegd voor autorisatie en door hen geautoriseerd dan wel geaccordeerd.

 

Literatuur

Agoritsas T, Merglen A, Heen AF, Kristiansen A, Neumann I, Brito JP, Brignardello-Petersen R, Alexander PE, Rind DM, Vandvik PO, Guyatt GH. UpToDate adherence to GRADE criteria for strong recommendations: an analytical survey. BMJ Open. 2017 Nov 16;7(11):e018593. doi: 10.1136/bmjopen-2017-018593. PubMed PMID: 29150475; PubMed Central PMCID: PMC5701989.

Alonso-Coello P, Schünemann HJ, Moberg J, Brignardello-Petersen R, Akl EA, Davoli M, Treweek S, Mustafa RA, Rada G, Rosenbaum S, Morelli A, Guyatt GH, Oxman AD; GRADE Working Group. GRADE Evidence to Decision (EtD) frameworks: a systematic and transparent approach to making well informed healthcare choices. 1: Introduction. BMJ. 2016 Jun 28;353:i2016. doi: 10.1136/bmj.i2016. PubMed PMID: 27353417.

Alonso-Coello P, Oxman AD, Moberg J, Brignardello-Petersen R, Akl EA, Davoli M, Treweek S, Mustafa RA, Vandvik PO, Meerpohl J, Guyatt GH, Schünemann HJ; GRADE Working Group. GRADE Evidence to Decision (EtD) frameworks: a systematic and transparent approach to making well informed healthcare choices. 2: Clinical practice guidelines. BMJ. 2016 Jun 30;353:i2089. doi: 10.1136/bmj.i2089. PubMed PMID: 27365494.

Brouwers MC, Kho ME, Browman GP, Burgers JS, Cluzeau F, Feder G, Fervers B, Graham ID, Grimshaw J, Hanna SE, Littlejohns P, Makarski J, Zitzelsberger L; AGREE Next Steps Consortium. AGREE II: advancing guideline development, reporting and evaluation in health care. CMAJ. 2010 Dec 14;182(18):E839-42. doi: 10.1503/cmaj.090449. Epub 2010 Jul 5. Review. PubMed PMID: 20603348; PubMed Central PMCID: PMC3001530.

Hultcrantz M, Rind D, Akl EA, Treweek S, Mustafa RA, Iorio A, Alper BS, Meerpohl JJ, Murad MH, Ansari MT, Katikireddi SV, Östlund P, Tranæus S, Christensen R, Gartlehner G, Brozek J, Izcovich A, Schünemann H, Guyatt G. The GRADE Working Group clarifies the construct of certainty of evidence. J Clin Epidemiol. 2017 Jul;87:4-13. doi: 10.1016/j.jclinepi.2017.05.006. Epub 2017 May 18. PubMed PMID: 28529184; PubMed Central PMCID: PMC6542664.

Medisch Specialistische Richtlijnen 2.0 (2012). Adviescommissie Richtlijnen van de Raad Kwaliteit. https://richtlijnendatabase.nl/over_deze_site/richtlijnontwikkeling.html

Neumann I, Santesso N, Akl EA, Rind DM, Vandvik PO, Alonso-Coello P, Agoritsas T, Mustafa RA, Alexander PE, Schünemann H, Guyatt GH. A guide for health professionals to interpret and use recommendations in guidelines developed with the GRADE approach. J Clin Epidemiol. 2016 Apr;72:45-55. doi: 10.1016/j.jclinepi.2015.11.017. Epub 2016 Jan 6. Review. PubMed PMID: 26772609.

Schünemann H, Brożek J, Guyatt G, et al. GRADE handbook for grading quality of evidence and strength of recommendations. Updated October 2013. The GRADE Working Group, 2013. Available from http://gdt.guidelinedevelopment.org/central_prod/_design/client/handbook/handbook.html.

Zoekverantwoording

Zoekacties zijn opvraagbaar. Neem hiervoor contact op met de Richtlijnendatabase.

Volgende:
Behandeling