MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2933387395 · doi:10.1186/s41512-019-0052-y

Challenges of rapid reviews for diagnostic test accuracy questions: a protocol for an international survey and expert consultation

2019· article· en· W2933387395 sur OpenAlex
Ingrid Arévalo-Rodríguez, Andrea C. Tricco, Karen R Steingart, Barbara Nußbaumer-Streit, David Kaunelis, Pablo Alonso‐Coello, Susan Baxter, Patrick M. Bossuyt, Javier Zamora

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDiagnostic and Prognostic Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensCanadian Agency for Drugs and Technologies in HealthQueen's UniversityUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos III
Mots-clésProtocol (science)Test (biology)Management scienceSystematic reviewComputer scienceDiagnostic testCritical appraisalBest practiceData scienceRisk analysis (engineering)MedicineMEDLINEEngineeringPathologyAlternative medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Assessment of diagnostic tests, broadly defined as any element that aids in the collection of additional information for further clarification of a patient's health status, has increasingly become a critical issue in health policy and decision-making. Diagnostic evidence, including the accuracy of a medical test for a target condition, is commonly appraised using standard systematic review methodology. Owing to the considerable time and resources required to conduct these, rapid reviews have emerged as a pragmatic alternative by tailoring methods according to the decision maker's circumstances. However, it is not known if streamlining methodological aspects has an impact on the validity of evidence synthesis. Furthermore, due to the particular nature and complexity of the appraisal of diagnostic accuracy, there is need for detailed guidance on how to conduct rapid reviews of diagnostic tests. In this study, we aim to identify the methods currently used by rapid review developers to synthesize evidence on diagnostic test accuracy, as well as to analyze potential shortcomings and challenges related to these methods. METHODS: We will carry out a two-fold approach: (1) an international survey of professionals working in organizations that develop rapid reviews of diagnostic tests, in terms of the methods and resources used by these agencies when conducting rapid reviews, and (2) semi-structured interviews with senior-level individuals to further explore and validate the findings from the survey and to identify challenges in conducting rapid reviews. We will use STATA 15.0 for quantitative analyses and framework analysis for qualitative analyses. We will ensure protection of data during all stages. DISCUSSION: The main result of this research will be a map of methods and resources currently used for conducting rapid reviews of diagnostic test accuracy, as well as methodological shortcomings and potential solutions in diagnostic knowledge synthesis that require further research.

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.

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)0,122
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,909
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: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,904

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1220,909
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,874
Tête enseignante GPT0,651
Écart entre enseignants0,223 · 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