RAPID VERSUS FULL SYSTEMATIC REVIEWS: VALIDITY IN CLINICAL PRACTICE?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Rapid reviews are being produced with greater frequency by health technology assessment (HTA) agencies in response to increased pressure from end-user clinicians and policy-makers for rapid, evidence-based advice on health-care technologies. This comparative study examines the differences in methodologies and essential conclusions between rapid and full reviews on the same topic, with the aim of determining the validity of rapid reviews in the clinical context and making recommendations for their future application. METHODS: Rapid reviews were located by Internet searching of international HTA agency websites, with any ambiguities resolved by further communication with the agencies. Comparator full systematic reviews were identified using the University of York Centre for Reviews and Dissemination HTA database. Data on a number of review components were extracted using standardized data extraction tables, then analysed and reported narratively. RESULTS: Axiomatic differences between all the rapid and full reviews were identified; however, the essential conclusions of the rapid and full reviews did not differ extensively across the topics. For each of the four topics examined, it was clear that the scope of the rapid reviews was substantially narrower than that of full reviews. The methodology underpinning the rapid reviews was often inadequately described. CONCLUSIONS: Rapid reviews do not adhere to any single validated methodology. They frequently provide adequate advice on which to base clinical and policy decisions; however, their scope is limited, which may compromise their appropriateness for evaluating technologies in certain circumstances.
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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 | 0,746 | 0,930 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,019 |
| Communication savante | 0,024 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».