Filtering Medline for a clinical discipline: diagnostic test assessment framework
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop and test a Medline filter that allows clinicians to search for articles within a clinical discipline, rather than searching the entire Medline database. DESIGN: Diagnostic test assessment framework with development and validation phases. SETTING: Sample of 4657 articles published in 2006 from 40 journals. Reviews Each article was manually reviewed, and 19.8% contained information relevant to the discipline of nephrology. The performance of 1 155 087 unique renal filters was compared with the manual review. MAIN OUTCOME MEASURES: Sensitivity, specificity, precision, and accuracy of each filter. RESULTS: The best renal filters combined two to 14 terms or phrases and included the terms "kidney" with multiple endings (that is, truncation), "renal replacement therapy", "renal dialysis", "kidney function tests", "renal", "nephr" truncated, "glomerul" truncated, and "proteinuria". These filters achieved peak sensitivities of 97.8% and specificities of 98.5%. Performance of filters remained excellent in the validation phase. CONCLUSIONS: Medline can be filtered for the discipline of nephrology in a reliable manner. Storing these high performance renal filters in PubMed could help clinicians with their everyday searching. Filters can also be developed for other clinical disciplines by using similar methods.
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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 | 0,073 | 0,364 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,046 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».