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Enregistrement W2104508264 · doi:10.1186/1741-7015-3-7

EMBASE search strategies for identifying methodologically sound diagnostic studies for use by clinicians and researchers

2005· article· en· W2104508264 sur OpenAlexafffund
Nancy L Wilczynski, R. Brian Haynes

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesU.S. National Library of MedicineMcMaster University
Mots-clésMedicineIntensive care medicineSound (geography)MEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Accurate diagnosis by clinicians is the cornerstone of decision making for recommending clinical interventions. The current best evidence from research concerning diagnostic tests changes unpredictably as science advances. Both clinicians and researchers need dependable access to published evidence concerning diagnostic accuracy. Bibliographic databases such as EMBASE provide the most widely available entrée to this literature. The objective of this study was to develop search strategies that optimize the retrieval of methodologically sound diagnostic studies from EMBASE for use by clinicians. METHODS: An analytic survey was conducted, comparing hand searches of 55 journals with retrievals from EMBASE for 4,843 candidate search terms and 6,574 combinations. All articles were rated using purpose and quality indicators, and clinically relevant diagnostic accuracy articles were categorized as 'pass' or 'fail' according to explicit criteria for scientific merit. Candidate search strategies were run in EMBASE, the retrievals being compared with the hand search data. The proposed search strategies were treated as "diagnostic tests" for sound studies and the manual review of the literature was treated as the "gold standard." The sensitivity, specificity, precision and accuracy of the search strategies were calculated. RESULTS: Of the 433 articles about diagnostic tests, 97 (22.4%) met basic criteria for scientific merit. Combinations of search terms reached peak sensitivities of 100% with specificity at 70.4%. Compared with best single terms, best multiple terms increased sensitivity for sound studies by 8.2% (absolute increase), but decreased specificity (absolute decrease 6%) when sensitivity was maximized. When terms were combined to maximize specificity, the single term "specificity.tw." (specificity of 98.2%) outperformed combinations of terms. CONCLUSION: Empirically derived search strategies combining indexing terms and textwords can achieve high sensitivity and specificity for retrieving sound diagnostic studies from EMBASE. These search filters will enhance the searching efforts of clinicians.

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)0,088
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,297
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0880,297
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,006
Bibliométrie0,0960,070
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0060,007
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0900,015

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 Opus0,986
Tête enseignante GPT0,735
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSans objet
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

Citations74
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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