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Enregistrement W2735111168 · doi:10.1016/j.jclinepi.2017.06.016

AHRQ series on complex intervention systematic reviews—paper 6: PRISMA-CI extension statement and checklist

2017· article· en· W2735111168 sur OpenAlexaff
Jeanne‐Marie Guise, Mary E Butler, Christine Chang, Meera Viswanathan, Terri Pigott, Peter Tugwell

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésPsychological interventionSystematic reviewChecklistManagement scienceMedicineMEDLINETransparency (behavior)Health carePsychologyComputer scienceNursingEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Complex interventions are widely used in health systems, public health, education, and communities and are increasingly the subject of systematic reviews. Oversimplification and inconsistencies in reporting about complex interventions can limit the usability of review findings. RATIONALE: Although guidance exists to ensure that reports of individual studies and systematic reviews adhere to accepted scientific standards, their design-specific focus leaves important reporting gaps relative to complex interventions in health care. This paper provides a stand-alone extension to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA) reporting tool for complex interventions-PRISMA-CI-to help authors, publishers, and readers understand and apply to systematic reviews of complex interventions. DISCUSSION: PRISMA-CI development followed the Enhancing the QUAlity and Transparency Of health Research Network guidance for extensions and focused on adding or modifying only essential items that are truly unique to complex interventions and are not covered by broader interpretation of current PRISMA guidance. PRISMA-CI provides an important structure and guidance for systematic reviews and meta-analyses for the highly prevalent and dynamic field of complex interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,695
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,822
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6950,822
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,005
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,947
Tête enseignante GPT0,703
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations114
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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