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Enregistrement W1483618109 · doi:10.1111/jebm.12022

Visualization of evidence‐based medicine domain knowledge: production and citation of cochrane systematic reviews

2013· article· en· W1483618109 sur OpenAlexaboutno aff
Jiantong Shen, Youping Li, Mike Clarke, Liang Du, Li Wang, Dake Zhong

Notice bibliographique

RevueJournal of Evidence-Based Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Medical Board
Mots-clésCitationKnowledge translationSystematic reviewCochrane LibraryPsychological interventionProduction (economics)MEDLINEBibliometricsMedicineDeveloping countryBusinessPolitical scienceAlternative medicineComputer scienceLibrary scienceKnowledge managementEconomic growthNursingPathologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To evaluate the production and utilization of Cochrane systematic reviews (CSRs) and to analyze its influential factors, so as to improve the capacity of translating CSRs into practice. METHODS: All CSRs and protocols were retrieved from the Cochrane Library (Issue 2, 2011) and citation data were retrieved from SCI database. Citation analysis was used to analyze the situation of CSRs production and utilization. RESULTS: CSR publication had grown from an annual average of 32 to 718 documents. Only one developing country was among the ten countries with the largest amount of publications. High-income countries accounted for 83% of CSR publications and 90.8% of cited counts. A total 34.7% of CSRs had a cited count of 0, whereas only 0.9% had been cited more than 50 times. Highly cited CSRs were published in England, Australia, Canada, USA and other high-income countries. The countries with a Cochrane center or a Cochrane methodology group had a greater capability of CSRs production and citing than others. The CSRs addressing the topics of diseases were more than those targeted at public health issues. There was a big gap in citations of different interventions even on the same topic. CONCLUSIONS: The capability of CSR production and utilization grew rapidly, but varied among countries and institutions, which was affected by several factors such as the capability of research, resources and the applicability of evidence. It is important to improve evidence translation through educating, training and prioritizing the problems based on real demands of end users.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarechercheBibliométrie
Domaine: Évaluation · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrieCommunication savante
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelmedium
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,143
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,634
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,755

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1430,634
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,008
Bibliométrie0,1550,130
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0170,012
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,843
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

MétarechercheBibliométrieCommunication savante

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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