The Contributions of MEDLINE, Other Bibliographic Databases and Various Search Techniques to NICE Public Health Guidance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective – To make recommendations for the National Institute for Health and Care Excellence (NICE) on the factors to consider when choosing databases and search techniques when producing systematic reviews to support public health guidance development. Methods – Retrospective analysis of how the publications included in systematic reviews commissioned by NICE on obesity, spatial planning, and tuberculosis were retrieved. The included publications were checked to see if they were found from searching MEDLINE, another database or through other search techniques. Results – MEDLINE contributed 24.2% of the publications included in the obesity review, none of the publications in the spatial planning review and 72% of those in the tuberculosis review. Other databases accounted for 9.1% of included publications in obesity, 20% in spatial planning and 4% in tuberculosis. Non-database methods provided 42.4% of the included publications in the obesity review, compared to 5% in the spatial planning review and 24% in the tuberculosis review. It was not possible to establish retrospectively how 24.2% of the publications in the obesity review and 75% in the spatial planning review were found. Conclusions – Topic-specific databases and non-database search techniques were useful for tailoring the resources to the review questions. The value of MEDLINE in these reviews was affected by the degree of overlap with clinical topics, the domain of public health, and the need to find grey literature. The factors that NICE considers when planning a systematic search are the multidisciplinary nature of public health and the different types of evidence required.
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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 | 0,479 | 0,857 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,117 | 0,093 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,026 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».