An assessment of inter-rater agreement of the literature filtering process in the development of evidence-based dietary guidelines
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether the literature filtering process, a vital initial component of a systematic literature review, could be successfully completed by nutrition professionals or non-professionals. DESIGN: Using a diet-disease relationship as the guideline topic, inter-rater agreement for the title and abstract filtering processes between and among professionals and non-professionals was assessed and compared with an expert reference standard. Predetermined eligibility criteria were applied by all raters to 185 titles and 90 abstracts. Filtering decisions were initially made independently and then revised after a within-pair consensus meeting. SUBJECTS: The raters were six dietitians (RD) and six nutrition graduate students (Grad). To assess inter-rater agreement (reliability), each group was divided into three pairs. RESULTS: Weighted and unweighted kappa statistics and percentage agreement were calculated to determine the inter-rater agreement within pairs. Sensitivity and specificity estimates were determined by comparing responses with those of an expert reference standard. Overall, Grad pairs demonstrated greater inter-rater agreement than RD pairs for title filtering (P<0.05); no differences were observed for abstract filtering. Compared with the expert reference standard, every rater and pair had false-negative responses for both title and abstract filtering. CONCLUSIONS: After consensus meetings, both RDs and Grads were comparable in their agreement on title and abstract filtering, although important differences remained compared with the expert reference standard. This study provides preliminary findings on the value of utilising a non-expert pair in developing guidelines, and suggests that the literature filtering process is complex and quite subjective.
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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 | 0,543 | 0,692 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».