Conclusiveness resolves the conflict between quality of evidence and imprecision in GRADE
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of our article is to show how "quality of evidence" and "imprecision," as they are defined in Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) articles, may lead to confusion. We focus only on the context of systematic reviews. STUDY DESIGN AND SETTING: We analyze, with the aid of standard probabilistic and statistical concepts, the concepts of quality of evidence and imprecision as used in the GRADE framework. This enables us to point out some weaknesses in the relation between "quality of evidence" and "imprecision." RESULTS: The GRADE framework contains terms familiar from classical statistics, but these terms are used in nonstandard ways. Notably, "imprecision" does not have the meaning in the GRADE framework that it has in statistics, and the well-known table of "evidence levels" wrongly suggests that "quality of evidence" and "accuracy" express the same concept-they do not. CONCLUSION: We believe that "conclusiveness" rather than "imprecision" would be a suitable term to use when the question whether the CI excludes or includes certain critical margins is being addressed. Conclusiveness could also replace quality of evidence as the final step for a systematic reviewer.
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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 | 0,572 | 0,869 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,023 |
| Communication savante | 0,021 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».