MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2735599256 · doi:10.1016/j.jclinepi.2017.06.013

AHRQ series on complex intervention systematic reviews—paper 3: adapting frameworks to develop protocols

2017· article· en· W2735599256 sur OpenAlexaff
Mary Butler, Richard A. Epstein, Annette M Totten, Mohammed Ansari, Laura J. Damschroder, Ethan M. Balk, Eric B Bass, Nancy D Berkman, Susanne Hempel, Suchitra Iyer, Karen M Schoelles, Jeanne‐Marie Guise

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésSystematic reviewPsychological interventionScope (computer science)Protocol (science)Computer scienceManagement scienceIntervention (counseling)Risk analysis (engineering)Data scienceMedicineMEDLINEAlternative medicineEngineeringPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Once a proposed topic has been identified for a systematic review and has undergone a question formulation stage, a protocol must be developed that specifies the scope and research questions in detail and outlines the methodology for conducting the systematic review. RATIONALE: Framework modifications are often needed to accommodate increased complexity. We describe and give examples of adaptations and alternatives to traditional analytic frameworks. DISCUSSION: This article identifies and describes elements of frameworks and how they can be adapted to inform the protocol and conduct of systematic reviews of complex interventions. Modifications may be needed to adapt the population, intervention, comparators, and outcomes normally used in protocol development to successfully describe complex interventions; in some instances, alternative frameworks may be better suited. Possible approaches to analytic frameworks for complex interventions that illustrate causal and associative linkages are outlined, including time elements, which systematic reviews of complex interventions may need to address. The need for and specifics of the accommodations vary with details of a specific systematic review. This in turn helps determine whether traditional frameworks are sufficient, can be refined, or if alternate frameworks must be adopted.

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)0,689
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,826
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6890,826
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,015
Bibliométrie0,0160,014
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0110,012
Science ouverte0,0120,025
Intégrité de la recherche0,0150,025
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,007

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 Opus0,959
Tête enseignante GPT0,824
Écart entre enseignants0,134 · 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
DomaineMéthodes
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 présentnon

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical EpidemiologyMême sujetHealth Policy Implementation ScienceTravaux en français237 207