Integration of existing systematic reviews into new reviews: identification of guidance needs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An exponential increase in the number of systematic reviews published, and constrained resources for new reviews, means that there is an urgent need for guidance on explicitly and transparently integrating existing reviews into new systematic reviews. The objectives of this paper are: 1) to identify areas where existing guidance may be adopted or adapted, and 2) to suggest areas for future guidance development. METHODS: We searched documents and websites from healthcare focused systematic review organizations to identify and, where available, to summarize relevant guidance on the use of existing systematic reviews. We conducted informational interviews with members of Evidence-based Practice Centers (EPCs) to gather experiences in integrating existing systematic reviews, including common issues and challenges, as well as potential solutions. RESULTS: There was consensus among systematic review organizations and the EPCs about some aspects of incorporating existing systematic reviews into new reviews. Current guidance may be used in assessing the relevance of prior reviews and in scanning references of prior reviews to identify studies for a new review. However, areas of challenge remain. Areas in need of guidance include how to synthesize, grade the strength of, and present bodies of evidence composed of primary studies and existing systematic reviews. For instance, empiric evidence is needed regarding how to quality check data abstraction and when and how to use study-level risk of bias assessments from prior reviews. CONCLUSIONS: There remain areas of uncertainty for how to integrate existing systematic reviews into new reviews. Methods research and consensus processes among systematic review organizations are needed to develop guidance to address these challenges.
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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 | 0,796 | 0,932 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,057 | 0,043 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,021 |
| Communication savante | 0,039 | 0,067 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».