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Enregistrement W2169106313 · doi:10.1186/1478-4505-7-s1-s8

SUPPORT Tools for evidence-informed health Policymaking (STP) 8: Deciding how much confidence to place in a systematic review

2009· review· en· W2169106313 sur OpenAlexaff
Simon Lewin, Andrew D Oxman, John N. Lavis, Atle Fretheim

Notice bibliographique

RevueHealth Research Policy and Systems · 2009
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesDirektoratet for UtviklingssamarbeidAlliance for Health Policy and Systems ResearchEuropean Commission
Mots-clésHealth services researchPsychological interventionRelevance (law)Health policySystematic reviewHealth administrationPublic healthMeta-analysisMedicineIntervention (counseling)MEDLINEReliability (semiconductor)PsychologyManagement scienceActuarial scienceNursingPolitical scienceBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is part of a series written for people responsible for making decisions about health policies and programmes and for those who support these decision makers. The reliability of systematic reviews of the effects of health interventions is variable. Consequently, policymakers and others need to assess how much confidence can be placed in such evidence. The use of systematic and transparent processes to determine such decisions can help to prevent the introduction of errors and bias in these judgements. In this article, we suggest five questions that can be considered when deciding how much confidence to place in the findings of a systematic review of the effects of an intervention. These are: 1. Did the review explicitly address an appropriate policy or management question? 2. Were appropriate criteria used when considering studies for the review? 3. Was the search for relevant studies detailed and reasonably comprehensive? 4. Were assessments of the studies' relevance to the review topic and of their risk of bias reproducible? 5. Were the results similar from study to study?

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,074
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0740,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,788
Tête enseignante GPT0,699
Écart entre enseignants0,088 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations54
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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