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Enregistrement W2047132989 · doi:10.1371/journal.pone.0009914

Updating Systematic Reviews: An International Survey

2010· article· en· W2047132989 sur OpenAlexafffund
Chantelle Garritty, Alexander Tsertsvadze, Andrea C. Tricco, Margaret Sampson, David Moher

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensUniversity of OttawaChildren's Hospital of Eastern OntarioOttawa HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and QualityOttawa Hospital Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésCommissionDescriptive statisticsHealth careThe InternetSample (material)Resource (disambiguation)BusinessPublic relationsMedicinePolitical scienceComputer scienceStatisticsWorld Wide WebFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Systematic reviews (SRs) should be up to date to maintain their importance in informing healthcare policy and practice. However, little guidance is available about when and how to update SRs. Moreover, the updating policies and practices of organizations that commission or produce SRs are unclear. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: The objective was to describe the updating practices and policies of agencies that sponsor or conduct SRs. An Internet-based survey was administered to a purposive non-random sample of 195 healthcare organizations within the international SR community. Survey results were analyzed using descriptive statistics. The completed response rate was 58% (n = 114) from across 26 countries with 70% (75/107) of participants identified as producers of SRs. Among responders, 79% (84/107) characterized the importance of updating as high or very-high and 57% (60/106) of organizations reported to have a formal policy for updating. However, only 29% (35/106) of organizations made reference to a written policy document. Several groups (62/105; 59%) reported updating practices as irregular, and over half (53/103) of organizational respondents estimated that more than 50% of their respective SRs were likely out of date. Authors of the original SR (42/106; 40%) were most often deemed responsible for ensuring SRs were current. Barriers to updating included resource constraints, reviewer motivation, lack of academic credit, and limited publishing formats. Most respondents (70/100; 70%) indicated that they supported centralization of updating efforts across institutions or agencies. Furthermore, 84% (83/99) of respondents indicated they favoured the development of a central registry of SRs, analogous to efforts within the clinical trials community. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Most organizations that sponsor and/or carry out SRs consider updating important. Despite this recognition, updating practices are not regular, and many organizations lack a formal written policy for updating SRs. This research marks the first baseline data available on updating from an organizational perspective.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,099
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,257
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0990,257
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0190,022
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,886
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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