The development of search filters for adverse effects of medical devices in <scp>medline</scp> and <scp>embase</scp>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Objectively derived search filters for adverse drug effects and complications in surgery have been developed but not for medical device adverse effects. OBJECTIVE: To develop and validate search filters to retrieve evidence on medical device adverse effects from ovid medline and embase. METHODS: We identified systematic reviews from Epistemonikos and the Health Technology Assessment (hta) database. Included studies within these reviews that reported on medical device adverse effects were randomly divided into three test sets and one validation set of records. Using word frequency analysis from one test set, we constructed a sensitivity maximising search strategy. This strategy was refined using two other test sets, then validated. RESULTS: From 186 systematic reviews which met our inclusion criteria, 1984 unique included studies were available from medline and 1986 from embase. Generic adverse effects searches in medline and embase achieved 84% and 83% sensitivity. Recall was improved to over 90%, however, when specific adverse effects terms were added. CONCLUSION: We have derived and validated novel search filters that retrieve over 80% of records with medical device adverse effects data in medline and embase. The addition of specific adverse effects terms is required to achieve higher levels of sensitivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».