An alternative to the hand searching gold standard: validating methodological search filters using relative recall
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Search filters or hedges play an important role in evidence-based medicine but their development depends on the availability of a "gold standard"--a reference standard against which to establish the performance of the filter. We demonstrate the feasibility of using relative recall of included studies from multiple systematic reviews to validate methodological search filters as an alternative to validation against a gold standard formed through hand searching. METHODS: We identified 105 Cochrane reviews that used the Highly Sensitive Search Strategy (HSSS), included randomized or quasi-randomized controlled trials, and reported their included studies. We measured the ability of two published and one novel variant of the HSSS to retrieve the MEDLINE-index studies included in these reviews. RESULTS: The systematic reviews were comprehensive in their searches. 72% of included primary studies were indexed in MEDLINE. Relative recall of the three strategies ranged from .98 to .91 across all reviews and more comprehensive strategies showed higher recall. CONCLUSION: An approach using relative recall instead of a hand searching gold standard proved feasible and produced recall figures that were congruent with previously published figures for the HSSS. This technique would permit validation of a methodological filter using a collection of approximately 100 studies of the chosen design drawn from the included studies of multiple systematic reviews that used comprehensive search strategies.
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
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,695 | 0,888 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».