Rapid reviews of medical tests used many similar methods to systematic reviews but key items were rarely reported: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Rapid reviews provide an efficient alternative to standard systematic reviews in response to a high priority or urgent need. Although rapid reviews of interventions have been extensively evaluated, little is known about the characteristics of rapid reviews of diagnostic evidence. STUDY DESIGN AND SETTING: We performed a scoping review for rapid reviews of medical tests published from 2013 to 2018. We extracted information on review characteristics and methods used to assess the evidence. RESULTS: We identified 191 rapid reviews. All reviews were developed within a short time (less than 12 months) and were relatively concise (less than 10 pages). The reviews involved multiple index tests (44%), multiple outcomes (88%), and several test applications (29%). Well-known methodological tailoring strategies were infrequently used. Although reporting of several key features was limited, we found that, in general, rapid reviews have similar characteristics to broader knowledge syntheses. CONCLUSION: Our scoping review is the first to describe the characteristics and methods of rapid reviews of diagnostic evidence. Future research should identify the most appropriate methods for performing rapid reviews of medical tests. Standards for reporting of rapid reviews are needed.
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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 | 0,362 | 0,678 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,075 | 0,085 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».