Establishing a Minimum Dataset for Prospective Registration of Systematic Reviews: An International Consultation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In response to growing recognition of the value of prospective registration of systematic review protocols, we planned to develop a web-based open access international register. In order for the register to fulfil its aims of reducing unplanned duplication, reducing publication bias, and providing greater transparency, it was important to ensure the appropriate data were collected. We therefore undertook a consultation process with experts in the field to identify a minimum dataset for registration. METHODS AND FINDINGS: A two-round electronic modified Delphi survey design was used. The international panel surveyed included experts from areas relevant to systematic review including commissioners, clinical and academic researchers, methodologists, statisticians, information specialists, journal editors and users of systematic reviews. Direct invitations to participate were sent out to 315 people in the first round and 322 in the second round. Responses to an open invitation to participate were collected separately. There were 194 (143 invited and 51 open) respondents with a 100% completion rate in the first round and 209 (169 invited and 40 open) respondents with a 91% completion rate in the second round. In the second round, 113 (54%) of the participants reported having previously taken part in the first round. Participants were asked to indicate whether a series of potential items should be designated as optional or required registration items, or should not be included in the register. After the second round, a 70% or greater agreement was reached on the designation of 30 of 36 items. CONCLUSIONS: The results of the Delphi exercise have established a dataset of 22 required items for the prospective registration of systematic reviews, and 18 optional items. The dataset captures the key attributes of review design as well as the administrative details necessary for registration.
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 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 | 0,769 | 0,765 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,016 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,010 |
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 ».