Living cumulative network meta-analysis to reduce waste in research: A paradigmatic shift for systematic reviews?
Notice bibliographique
Résumé
In a recent research article in BMC Medicine, Créquit and colleagues demonstrate how published systematic reviews in lung cancer provide a fragmented, out-of-date picture of the evidence for all treatments. The results and conclusions drawn from this study, based on cumulative network meta-analyses (NMA) of evidence from randomized clinical trials over time, are quite compelling. The inherent waste of research resulting from incomplete evidence synthesis has wide-reaching implications for a range of target groups including developers of systematic reviews and guidelines and their end-users, health care professionals and patients at the point of care. Building on emerging concepts for living systematic reviews and NMA, the authors propose "living cumulative NMA" as a potential solution and paradigmatic shift. Here we describe how recent innovations within authoring, dissemination, and updating of systematic reviews and trustworthy guidelines may greatly facilitate the production of living NMA. Some additional challenges need to be solved for NMA in general, and for living cumulative NMA in particular, before a paradigmatic shift for systematic reviews can become reality.Please see related research article: https://bmcmedicine.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12916-016-0555-0.
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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 | 0,715 | 0,802 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,053 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».