Rapid Review Summit: an overview and initiation of a research agenda
Notice bibliographique
Résumé
The demand for accelerated forms of evidence synthesis is on the rise, largely in response to requests by health care decision makers for expeditious assessment and up-to-date information about health care technologies and health services and programs. As a field, rapid review evidence synthesis is marked by a tension between the strategic priority to inform health care decision-making and the scientific imperative to produce robust, high-quality research that soundly supports health policy and practice. In early 2015, the Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health convened a forum in partnership with the British Columbia Ministry of Health, the British Columbia Centre for Clinical Epidemiology and Evaluation, the Ottawa Hospital Research Institute, and the University of Pennsylvania. More than 150 evidence synthesis producers and end users attended the Rapid Review Summit: Then, Now and in the Future. The Summit program focused on the evolving role and practices of rapid reviews to support informed health care policy and clinical decision-making, including the uptake and use of health technology assessment. Our discussion paper highlights the important discussions that occurred during the Rapid Review Summit. It focuses on the initial development of a research agenda that resulted from the Summit presentations and discussions. The research topics centered on three key areas of interest: (1) how to conduct a rapid review; (2) investigating the validity and utility of rapid reviews; and (3) how to improve access to rapid reviews.
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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 | 0,498 | 0,494 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,011 |
| Communication savante | 0,045 | 0,044 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,048 |
| Intégrité de la recherche | 0,048 | 0,059 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,014 |
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 ».