Optimal search strategies for detecting cost and economic studies in EMBASE
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Economic evaluations in the medical literature compare competing diagnosis or treatment methods for their use of resources and their expected outcomes. The best evidence currently available from research regarding both cost and economic comparisons will continue to expand as this type of information becomes more important in today's clinical practice. Researchers and clinicians need quick, reliable ways to access this information. A key source of this type of information is large bibliographic databases such as EMBASE. The objective of this study was to develop search strategies that optimize the retrieval of health costs and economics studies from EMBASE. METHODS: We conducted an analytic survey, comparing hand searches of journals with retrievals from EMBASE for candidate search terms and combinations. 6 research assistants read all issues of 55 journals indexed by EMBASE for the publishing year 2000. We rated all articles using purpose and quality indicators and categorized them into clinically relevant original studies, review articles, general papers, or case reports. The original and review articles were then categorized for purpose (i.e., cost and economics and other clinical topics) and depending on the purpose as 'pass' or 'fail' for methodologic rigor. Candidate search strategies were developed for economic and cost studies, then run in the 55 EMBASE journals, the retrievals being compared with the hand search data. The sensitivity, specificity, precision, and accuracy of the search strategies were calculated. RESULTS: Combinations of search terms for detecting both cost and economic studies attained levels of 100% sensitivity with specificity levels of 92.9% and 92.3% respectively. When maximizing for both sensitivity and specificity, the combination of terms for detecting cost studies (sensitivity) increased 2.2% over the single term but at a slight decrease in specificity of 0.9%. The maximized combination of terms for economic studies saw no change in sensitivity from the single term and only a 0.1% increase in specificity. CONCLUSION: Selected terms have excellent performance in the retrieval of studies of health costs and economics from EMBASE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,048 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».