Survey of Systematic Review Authors in Dentistry: Challenges in Methodology and Reporting
Notice bibliographique
Résumé
The study reported in this article had three objectives: 1) identify the challenges faced by authors of dental systematic reviews (SR) during the process of literature search and selection; 2) determine whether dental SR authors' responses to survey questions about their study methodology were consistent with the reported published methodology; and 3) assess whether dental SR authors' evidence-based publication experience was associated with reported methodology. Seventy-eight authors (53 percent) of dental SRs out of 147 potential authors published from 2000 to 2006 responded to an online survey. According to the respondents, the most challenging aspects of literature search and selection were the initial design and performing extended literature searches. Agreement between the protocol identified by SR authors on the survey and the actual protocol described in their publications was fair to moderate. There were virtually no correlations between authors' publication experience, systematic review literature search, and selection thoroughness except for the number of past SRs published, and no differences in thoroughness between SRs written by clinicians (dental practitioners in the community) and dental school faculty members. Dental SR authors do not appear to fully appreciate the importance of extensive literature searches as central to the validity of their systematic review methods and potential findings.
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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 | 0,820 | 0,919 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».