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Enregistrement W2939229719 · doi:10.1111/1742-6723.13298

Review article: A primer for clinical researchers in the emergency department: Part IX. How to conduct a systematic review in the field of emergency medicine

2019· review· en· W2939229719 sur OpenAlexaff
Elliot Long, Simon Craig, Franz E Babl, Emma Tavender, Carole Lunny

Notice bibliographique

RevueEmergency Medicine Australasia · 2019
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensCochraneUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilChildren’s Hospital FoundationChildren's Hospital FoundationRoyal Children's Hospital FoundationMurdoch Children's Research InstituteMedical Research CouncilChildren’s Hospital of Wisconsin Research Institute
Mots-clésMedicineSystematic reviewPsychological interventionEmergency departmentAlternative medicineClinical PracticeMEDLINEFamily medicineNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this series we address important topics for emergency clinicians who either participate in research as part of their work, or use the knowledge generated by research studies. Emergency clinicians are routinely in the position of applying new evidence in clinical practice. With an ever-increasing volume of evidence generated, this can be problematic when studies are conducted in different settings, and include different patient groups, different interventions and different outcomes. This is made even more difficult when the results of primary research studies do not agree. Systematic reviews are becoming increasingly valuable as they appraise and synthesise research findings using a clear methodology, and summarise the results of primary studies. As such, systematic reviews help translate research findings into clinical practice. This paper provides a practical starting point for understanding the steps involved in conducting a systematic review in emergency medicine and will help readers appraise the findings of systematic reviews.

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)0,339
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,344
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3390,344
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0250,006
Bibliométrie0,0010,011
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0090,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,001

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 Opus0,912
Tête enseignante GPT0,681
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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