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Enregistrement W2120631909 · doi:10.1186/2046-4053-3-88

Seeing the forests and the trees—innovative approaches to exploring heterogeneity in systematic reviews of complex interventions to enhance health system decision-making: a protocol

2014· article· en· W2120631909 sur OpenAlexafffund
Noah Ivers, Andrea C. Tricco, Thomas A Trikalinos, Issa J Dahabreh, Kristin J. Danko, David Moher, Sharon E. Straus, John N. Lavis, Catherine Yu, Kaveh G Shojania, Braden Manns, Marcello Tonelli, Tim Ramsay, Alun Edwards, Peter Sargious, P. Alison Paprica, Michael Hillmer, Jeremy Grimshaw

Notice bibliographique

RevueSystematic Reviews · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of CalgaryHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of OttawaMinistry of Health and Long Term CareOttawa HospitalSt. Michael's HospitalMcMaster UniversityWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésPsychological interventionSystematic reviewMedicineContext (archaeology)Management scienceQuality (philosophy)Decision treeProtocol (science)Risk analysis (engineering)Data scienceMEDLINEProcess managementComputer scienceData miningAlternative medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To improve quality of care and patient outcomes, health system decision-makers need to identify and implement effective interventions. An increasing number of systematic reviews document the effects of quality improvement programs to assist decision-makers in developing new initiatives. However, limitations in the reporting of primary studies and current meta-analysis methods (including approaches for exploring heterogeneity) reduce the utility of existing syntheses for health system decision-makers. This study will explore the role of innovative meta-analysis approaches and the added value of enriched and updated data for increasing the utility of systematic reviews of complex interventions. METHODS/DESIGN: We will use the dataset from our recent systematic review of 142 randomized trials of diabetes quality improvement programs to evaluate novel approaches for exploring heterogeneity. These will include exploratory methods, such as multivariate meta-regression analyses and all-subsets combinatorial meta-analysis. We will then update our systematic review to include new trials and enrich the dataset by surveying authors of all included trials. In doing so, we will explore the impact of variables not, reported in previous publications, such as details of study context, on the effectiveness of the intervention. We will use innovative analytical methods on the enriched and updated dataset to identify key success factors in the implementation of quality improvement interventions for diabetes. Decision-makers will be involved throughout to help identify and prioritize variables to be explored and to aid in the interpretation and dissemination of results. DISCUSSION: This study will inform future systematic reviews of complex interventions and describe the value of enriching and updating data for exploring heterogeneity in meta-analysis. It will also result in an updated comprehensive systematic review of diabetes quality improvement interventions that will be useful to health system decision-makers in developing interventions to improve outcomes for people with diabetes. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO registration no. CRD42013005165.

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)0,318
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,437
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,841

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3180,437
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,024
Bibliométrie0,0180,023
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0090,014
Science ouverte0,0090,017
Intégrité de la recherche0,0120,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,008

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 Opus0,852
Tête enseignante GPT0,666
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreProtocole

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

En bref

Citations32
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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