A primer on systematic reviews in toxicology
Notice bibliographique
Résumé
Systematic reviews, pioneered in the clinical field, provide a transparent, methodologically rigorous and reproducible means of summarizing the available evidence on a precisely framed research question. Having matured to a well-established approach in many research fields, systematic reviews are receiving increasing attention as a potential tool for answering toxicological questions. In the larger framework of evidence-based toxicology, the advantages and obstacles of, as well as the approaches for, adapting and adopting systematic reviews to toxicology are still being explored. To provide the toxicology community with a starting point for conducting or understanding systematic reviews, we herein summarized available guidance documents from various fields of application. We have elaborated on the systematic review process by breaking it down into ten steps, starting with planning the project, framing the question, and writing and publishing the protocol, and concluding with interpretation and reporting. In addition, we have identified the specific methodological challenges of toxicological questions and have summarized how these can be addressed. Ultimately, this primer is intended to stimulate scientific discussions of the identified issues to fuel the development of toxicology-specific methodology and to encourage the application of systematic review methodology to toxicological issues.
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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 | 0,139 | 0,261 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».