How can we improve the interpretation of systematic reviews?
Notice bibliographique
Résumé
A study conducted by Lai and colleagues, published this week in BMC Medicine, suggests that more guidance might be required for interpreting systematic review (SR) results. In the study by Lai and colleagues, positive (or favorable) results were influential in changing participants' prior beliefs about the interventions presented in the systematic review. Other studies have examined the relationship between favorable systematic review results and the publication of systematic reviews. An international registry may decrease the number of unpublished systematic reviews and will hopefully decrease redundancy, increase transparency, and increase collaboration within the SR community. In addition, using guidance from the Preferred Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA: http://www.prisma-statement.org/) Statement and the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE: http://www.gradeworkinggroup.org/) approach can also be used to improve the interpretation of systematic reviews. In this commentary, we highlight important methodological issues related to the conduct and reporting of systematic reviews and also present our own guidance on interpreting systematic reviews. Please see Research article: http://www.biomedcentral.com/1741-7015/9/30/.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,829 | 0,950 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,013 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,034 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,053 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,033 |
| Communication savante | 0,045 | 0,050 |
| Science ouverte | 0,020 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,043 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».