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Enregistrement W2907431103 · doi:10.1371/journal.pone.0209869

Choosing important health outcomes for comparative effectiveness research: 4th annual update to a systematic review of core outcome sets for research

2018· review· en· W2907431103 sur OpenAlexfundno aff
Elizabeth Gargon, Sarah L. Gorst, Nicola Harman, Valerie Smith, Karen Matvienko‐Sikar, Paula Williamson

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilQueen's UniversityQueen's University BelfastUniversity of BristolNational Institute for Health and Care ResearchHealth Research Board
Mots-clésSystematic reviewStakeholderMedicinePopulationInclusion (mineral)Public healthMEDLINEPsychologyEnvironmental healthPolitical sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Core Outcome Measures in Effectiveness Trials (COMET) database is a publically available, searchable repository of published and ongoing core outcome set (COS) studies. An annual systematic review update is carried out to maintain the currency of database content. METHODS: The methods used in the fourth update of the systematic review followed the same approach used in the original review and previous updates. Studies were eligible for inclusion if they reported the development of a COS, regardless of any restrictions by age, health condition or setting. Searches were carried out in March 2018 to identify studies that had been published or indexed between January 2017 and the end of December 2017. RESULTS: Forty-eight new studies, describing the development of 56 COS, were included. There has been an increase in the number of studies clearly specifying the scope of the COS in terms of the population (n = 43, 90%) and intervention (n = 48, 100%) characteristics. Public participation has continued to rise with over half (n = 27, 56%) of studies in the current review including input from members of the public. The rate of inclusion of all stakeholder groups has increased, in particular participation from non-clinical research experts has risen from 32% (mean average in previous reviews) to 62% (n = 29). Input from participants located in Australasia (n = 17; 41%), Asia (n = 18; 44%), South America (n = 13; 32%) and Africa (n = 7; 17%) have all increased since the previous reviews. CONCLUSION: This update included a pronounced increase in the number of new COS identified compared to the previous three updates. There was an improvement in the reporting of the scope, stakeholder participants and methods used. Furthermore, there has been an increase in participation from Australasia, Asia, South America and Africa. These advancements are reflective of the efforts made in recent years to raise awareness about the need for COS development and uptake, as well as developments in COS methodology.

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)0,416
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,620
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4160,620
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,024
Bibliométrie0,0470,029
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0160,015
Science ouverte0,0090,013
Intégrité de la recherche0,0080,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,877
Tête enseignante GPT0,690
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations116
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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