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Enregistrement W2735183640 · doi:10.1016/j.jclinepi.2017.06.017

AHRQ series on complex intervention systematic reviews—paper 7: PRISMA-CI elaboration and explanation

2017· article· en· W2735183640 sur OpenAlexaff
Jeanne‐Marie Guise, Mary 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-clésSystematic reviewPsychological interventionWorkgroupOperationalizationChecklistConstruct (python library)Management scienceMEDLINEPsychologyMedicineApplied psychologyNursingComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Complex interventions are widely used in health care, public health, education, criminology, social work, business, and welfare. They have increasingly become the subject of systematic reviews and are challenging to effectively report. The Complex Interventions Methods Workgroup developed an extension to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses for Complex Interventions (PRISMA-CI). RATIONALE: Following the EQUATOR Network guidance for Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis extensions, this Explanation and Elaboration (EE) document accompanies the PRISMA-CI checklist to promote consistency in reporting of systematic reviews of complex interventions. DISCUSSIONS: The EE document explains the meaning and rationale for each unique PRISMA-CI checklist item and provides examples to assist systematic review authors in operationalizing PRISMA-CI guidance. The Complex Interventions Workgroup developed PRISMA-CI as an important start toward increased consistency in reporting of systematic reviews of complex interventions. Because the field is rapidly expanding, the Complex Interventions Methods Workgroup plans to re-evaluate periodically for the need to add increasing specificity and examples as the field matures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,500
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,737
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5000,737
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,023
Bibliométrie0,0170,020
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0110,014
Intégrité de la recherche0,0100,025
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0680,030

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 Opus0,956
Tête enseignante GPT0,710
Écart entre enseignants0,246 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

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

En bref

Citations51
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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