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Enregistrement W2097967461 · doi:10.1186/s13643-015-0122-3

Considerations from the risk of bias perspective for updating Cochrane reviews

2015· article· en· W2097967461 sur OpenAlexafffund
Alain Mayhew, Monisha Kabir, Mohammed Ansari

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineSystematic reviewRigourContext (archaeology)Cochrane collaborationRisk analysis (engineering)Consistency (knowledge bases)WorkloadMEDLINEMeta-analysisCochrane LibraryComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Authors of Cochrane reviews are expected to update their reviews every 2 years. The updating process helps to ensure that reviews are current and include recent evidence. However, the updating process is time-consuming for authors, particularly when Cochrane methods evolve and authors are required to revisit some of the originally included studies.The Cochrane Collaboration's 'Risk of bias' tool is a mandatory component of Cochrane reviews, providing an assessment of the potential biases of included studies. The tool has been modified most recently in 2011, and the expectation is that new versions will continue to be produced and utilised in all Cochrane reviews. In this commentary we discuss, in the context of updating scenarios that are likely to be encountered, the potential options systematic review authors may have recourse to when the Cochrane Collaboration's 'Risk of bias' tool has been modified between the original review and its update. We recommend that authors who are updating reviews should revise their original assessments of included studies using the most recent version of the risk of bias tool. Despite the increased workload, use of the most recent version of the tool facilitates consistency of methods and reporting both across and within reviews, and ensures currency to the methodological rigour.

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)0,749
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,929
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7490,929
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,018
Bibliométrie0,0230,019
Études des sciences et des technologies0,0070,047
Communication savante0,0390,058
Science ouverte0,0250,018
Intégrité de la recherche0,0750,063
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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 Opus0,822
Tête enseignante GPT0,555
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations9
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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