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Enregistrement W1545880965 · doi:10.1002/mpr.356

Quality assessment of observational studies in psychiatry: an example from perinatal psychiatric research

2011· article· en· W1545880965 sur OpenAlexafffund
Lori E. Ross, Sophie Grigoriadis, Lana Mamisashvili, Gideon Koren, Meir Steiner, Cindy‐Lee Dennis, Amy Cheung, Patricia Mousmanis

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Methods in Psychiatric Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensCollege of Family Physicians of CanadaWomen's College HospitalMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare HamiltonHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoWestern UniversityUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreSickKids FoundationSunnybrook Health Science CentreCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term Care
Mots-clésObservational studyPsychiatrySystematic reviewRandomized controlled trialQuality (philosophy)PsychologyObservational methods in psychologyMedicineMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In perinatal psychiatry, randomized controlled trials are often not feasible on ethical grounds. Many studies are observational in nature, while others employ large databases not designed primarily for research purposes. Quality assessment of the resulting research is complicated by a lack of standardized tools specifically for this purpose. The aim of this paper is to describe the Systematic Assessment of Quality in Observational Research (SAQOR), a quality assessment tool our team devised for a series of systematic reviews and meta-analyses of evidence-based literature regarding risks and benefits of antidepressant medication during pregnancy.

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 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)0,662
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,829
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6620,829
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,007
Bibliométrie0,0140,020
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,777
Tête enseignante GPT0,686
Écart entre enseignants0,090 · 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

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations103
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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