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Enregistrement W2100328957 · doi:10.1186/1741-7015-2-23

Developing optimal search strategies for detecting clinically sound prognostic studies in MEDLINE: an analytic survey

2004· article· en· W2100328957 sur OpenAlexaff
Nancy L Wilczynski, R. Brian Haynes

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesU.S. National Library of Medicine
Mots-clésMEDLINEMedicineInformation retrievalMedical physicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical end users of MEDLINE have a difficult time retrieving articles that are both scientifically sound and directly relevant to clinical practice. Search filters have been developed to assist end users in increasing the success of their searches. Many filters have been developed for the literature on therapy and reviews but little has been done in the area of prognosis. The objective of this study is to determine how well various methodologic textwords, Medical Subject Headings, and their Boolean combinations retrieve methodologically sound literature on the prognosis of health disorders in MEDLINE. METHODS: An analytic survey was conducted, comparing hand searches of journals with retrievals from MEDLINE for candidate search terms and combinations. Six research assistants read all issues of 161 journals for the publishing year 2000. All articles were rated using purpose and quality indicators and categorized into clinically relevant original studies, review articles, general papers, or case reports. The original and review articles were then categorized as 'pass' or 'fail' for methodologic rigor in the areas of prognosis and other clinical topics. Candidate search strategies were developed for prognosis and run in MEDLINE - the retrievals being compared with the hand search data. The sensitivity, specificity, precision, and accuracy of the search strategies were calculated. RESULTS: 12% of studies classified as prognosis met basic criteria for scientific merit for testing clinical applications. Combinations of terms reached peak sensitivities of 90%. Compared with the best single term, multiple terms increased sensitivity for sound studies by 25.2% (absolute increase), and increased specificity, but by a much smaller amount (1.1%) when sensitivity was maximized. Combining terms to optimize both sensitivity and specificity achieved sensitivities and specificities of approximately 83% for each. CONCLUSION: Empirically derived search strategies combining indexing terms and textwords can achieve high sensitivity and specificity for retrieving sound prognostic studies from MEDLINE.

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)0,236
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,703
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,942

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2360,703
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0600,032
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,944
Tête enseignante GPT0,669
Écart entre enseignants0,275 · 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
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

Citations297
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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