The impact of the peer review of literature search strategies in support of rapid review reports
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to investigate the impact of the peer review of literature search strategies prepared in support of rapid reviews. METHODS: A sample of 200 CADTH rapid reviews was selected. For each rapid review meeting the inclusion criteria, the pre-peer-reviewed and corresponding post-peer-reviewed search strategies were run, and the search results were compared. Bibliographic records retrieved solely by the post-peer-reviewed search strategy and included in the rapid review report were identified as representing "included studies." The publication type of each included study was determined, and the attributes of the corresponding record were analyzed to determine the reason for its retrieval by the post-peer-reviewed search. RESULTS: The peer review of search strategies resulted in the retrieval of one or more additional records for 75% of the searches investigated, but only a small proportion of these records (4%) represented included studies. The main publication types of the included studies were nonrandomized studies (60%) and narrative reviews (20%). The principal changes to search strategies that resulted in the retrieval of additional included studies were the inclusion of more keywords or subject headings or a change in the way concepts were combined. CONCLUSIONS: The peer review of literature search strategies aids in the retrieval of relevant records particularly those representing nonrandomized studies. The scrutiny of keywords, subject headings, and the relation between search concepts are key components of the peer review process.
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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 | 0,754 | 0,952 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,026 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».