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Enregistrement W2083852280 · doi:10.1016/j.jclinepi.2014.11.002

Cochrane Airways Group reviews were prioritized for updating using a pragmatic approach

2014· article· en· W2083852280 sur OpenAlexaff
Emma J Welsh, Elizabeth Stovold, Charlotta Karner, Christopher J Cates

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesAsthma and Lung UKEvidence Synthesis ProgrammeNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésPrioritizationScope (computer science)GuidelineSystematic reviewPublicationProcess (computing)Cochrane collaborationComputer scienceMedicineExpert opinionMEDLINEManagement scienceEngineeringIntensive care medicineBusinessPathologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Cochrane Reviews should address the most important questions for guideline writers, clinicians, and the public. It is not possible to keep all reviews up-to-date, so the Cochrane Airways Group (CAG) decided to prioritize updates and new reviews without requesting additional resources. The aim of the objective was to develop pragmatic and transparent prioritization techniques to identify 25 to 35 high-priority updates from a total of 270 CAG Reviews and become more selective over which new reviews we publish. STUDY DESIGN AND SETTING: We used elements from existing prioritization processes, including existing health care uncertainties, expert opinion, and a decision tool. We did not conduct a full face-to-face workshop or an iterative group decision-making process. RESULTS: We prioritized 30 reviews in need of updating and aimed to update these within 2 years. Within the first 18 months, nine of these have been published. CONCLUSION: A pragmatic approach to prioritization can indicate priority reviews without an excessive drain on time and resources. The steps provide us with better control over the reviews in our scope and can be built on in the future.

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)0,450
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,757
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4500,757
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,012
Bibliométrie0,0560,031
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0180,014
Science ouverte0,0060,011
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,893
Tête enseignante GPT0,670
Écart entre enseignants0,223 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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