An optimal search filter for retrieving systematic reviews and meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Health-evidence.ca is an online registry of systematic reviews evaluating the effectiveness of public health interventions. Extensive searching of bibliographic databases is required to keep the registry up to date. However, search filters have been developed to assist in searching the extensive amount of published literature indexed. Search filters can be designed to find literature related to a certain subject (i.e. content-specific filter) or particular study designs (i.e. methodological filter). The objective of this paper is to describe the development and validation of the health-evidence.ca Systematic Review search filter and to compare its performance to other available systematic review filters. METHODS: This analysis of search filters was conducted in MEDLINE, EMBASE, and CINAHL. The performance of thirty-one search filters in total was assessed. A validation data set of 219 articles indexed between January 2004 and December 2005 was used to evaluate performance on sensitivity, specificity, precision and the number needed to read for each filter. RESULTS: Nineteen of 31 search filters were effective in retrieving a high level of relevant articles (sensitivity scores greater than 85%). The majority achieved a high degree of sensitivity at the expense of precision and yielded large result sets. The main advantage of the health-evidence.ca Systematic Review search filter in comparison to the other filters was that it maintained the same level of sensitivity while reducing the number of articles that needed to be screened. CONCLUSIONS: The health-evidence.ca Systematic Review search filter is a useful tool for identifying published systematic reviews, with further screening to identify those evaluating the effectiveness of public health interventions. The filter that narrows the focus saves considerable time and resources during updates of this online resource, without sacrificing sensitivity.
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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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Simulation ou modélisation | high |
| gpt | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,287 | 0,690 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,058 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».