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Enregistrement W2736861423 · doi:10.5195/jmla.2017.236

Locating sex- and gender-specific data in health promotion research: evaluating the sensitivity and precision of published filters

2017· article· en· W2736861423 sur OpenAlexaff
Diane Lorenzetti, Yongtao Lin

Notice bibliographique

RevueJournal of the Medical Library Association JMLA · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensAlberta Health ServicesInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMEDLINEGeneralizability theoryInformation retrievalComputer scienceUsabilityFilter (signal processing)Identification (biology)Search engine indexingMedicineStatisticsMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study explored the effectiveness of search filters in identifying sex- and gender-specific data in health promotion studies that are indexed in MEDLINE. METHODS: Literature searches were conducted to identify studies on patient or consumer attitudes and behaviors toward colorectal cancer screening, nutritional labeling, and influenza vaccination. Publications reporting sex- or gender-specific outcome data constituted the gold standards for this study. The sensitivity and precision of previously published gender-specific filters, as well as individual filter component terms, were calculated and compared with values identified in prior studies. RESULTS: The sensitivity and precision of published sex or gender filters varied across topics. Sensitivity values ranged from 14.3% to 92.5%, while precision varied from 17.9% to 51.4%. These filters were less sensitive and less precise in their identification of relevant studies than has been reported in previous studies. Further, while the MEDLINE Medical Subject Headings (MeSH) term "Sex Factors" achieved the greatest average precision (59.3%) of any individual filter term, the MEDLINE check tag "Female" returned the highest average sensitivity (90.1%), with an average precision of 25.0% across topics. CONCLUSIONS: Although search filters can facilitate the identification of research evidence to enable decision making, variability in study abstracting and indexing can limit the generalizability and usability of these filters. This potential for variability should be considered when deciding to incorporate a search filter into any literature search. This research highlights the importance of this awareness when developing strategies for searching the published literature and the potential value of supplementing database searching with other methods of study identification.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,221
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,390
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,092 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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