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Enregistrement W2977934618 · doi:10.7287/peerj.preprints.27149v1

Protocol for the validation of four search strategies for retrieval of Clinical Practice Guidelines in MEDLINE, Embase and PubMed

2018· preprint· en· W2977934618 sur OpenAlexaff
Carole Lunny, Douglas M Salzwedel, Tracy Liu, Cynthia Ramasubbu, Savannah Gerrish, Lorri Puil, Barbara Mintzes, James M Wright

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensCochraneUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMEDLINEProtocol (science)Computer scienceInformation retrievalSet (abstract data type)Filter (signal processing)MedicineMedical physicsAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Guidelines are systematically developed recommendations to assist practitioner and patient decisions about treatments for clinical conditions. Researchers, healthcare professionals and policy makers need to be able to retrieve clinical practice guidelines (CPGs) efficiently and quickly from the literature. Despite the widespread use of CPGs in practice and policy formulation, no filter for retrieval of guidelines has been validated to date. The use of a validated search filter for CPGs would make their retrieval from major bibliographic databases more efficient. Objectives We aim to fill this gap by validating search filters for use in the systematic retrieval of CPGs and measure their performance according to sensitivity and precision. Methods We found four search filters for retrieval of CPGs (two CADTH, PubMed and University of Texas filters) which we will validate in three databases (MEDLINE, Embase and PubMed). We will derive a test set of CPGs from a search of the TRIP and Epistemonikos databases. The citations retrieved will be randomly sorted and screened sequentially by two reviewers until at least 100 CPGs are included. We will include CPGs that provide at least two explicit recommendations for the treatment of any clinical condition, and that are produced by a group or organization (i.e., not authored by one person) . We will translate the filters into Ovid MEDLINE, Embase, and PubMed syntax as appropriate. Then, we will run the strategies and assess whether the filters retrieved the citations in our test set. We will calculate and compare the sensitivity and precision of the four filters in each database. The limitations of the CADTH, PubMed and University of Texas search filters for each database will be assessed by examining the keywords in the titles and abstracts of the citations not found by the search filters. Discussion Decision makers, healthcare providers and researcher will be able to choose the most precise and sensitive search strategy among the four available, which will enable them to more efficiently identify relevant clinical practice guidelines.

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)0,316
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,458
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3160,458
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,016
Bibliométrie0,0270,023
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0070,008
Intégrité de la recherche0,0120,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1240,033

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 Opus0,722
Tête enseignante GPT0,662
Écart entre enseignants0,059 · 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'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreProtocole

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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