BUGSnet: an R package to facilitate the conduct and reporting of Bayesian network Meta-analyses
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several reviews have noted shortcomings regarding the quality and reporting of network meta-analyses (NMAs). We suspect that this issue may be partially attributable to limitations in current NMA software which do not readily produce all of the output needed to satisfy current guidelines. RESULTS: To better facilitate the conduct and reporting of NMAs, we have created an R package called "BUGSnet" (Bayesian inference Using Gibbs Sampling to conduct a Network meta-analysis). This R package relies upon Just Another Gibbs Sampler (JAGS) to conduct Bayesian NMA using a generalized linear model. BUGSnet contains a suite of functions that can be used to describe the evidence network, estimate a model and assess the model fit and convergence, assess the presence of heterogeneity and inconsistency, and output the results in a variety of formats including league tables and surface under the cumulative rank curve (SUCRA) plots. We provide a demonstration of the functions contained within BUGSnet by recreating a Bayesian NMA found in the second technical support document composed by the National Institute for Health and Care Excellence Decision Support Unit (NICE-DSU). We have also mapped these functions to checklist items within current reporting and best practice guidelines. CONCLUSION: BUGSnet is a new R package that can be used to conduct a Bayesian NMA and produce all of the necessary output needed to satisfy current scientific and regulatory standards. We hope that this software will help to improve the conduct and reporting of NMAs.
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 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 | 0,854 | 0,874 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,001 |
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.
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 découle