Performance and usability of machine learning for screening in systematic reviews: a comparative evaluation of three tools
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: We explored the performance of three machine learning tools designed to facilitate title and abstract screening in systematic reviews (SRs) when used to (a) eliminate irrelevant records (automated simulation) and (b) complement the work of a single reviewer (semi-automated simulation). We evaluated user experiences for each tool. METHODS: We subjected three SRs to two retrospective screening simulations. In each tool (Abstrackr, DistillerSR, RobotAnalyst), we screened a 200-record training set and downloaded the predicted relevance of the remaining records. We calculated the proportion missed and workload and time savings compared to dual independent screening. To test user experiences, eight research staff tried each tool and completed a survey. RESULTS: Using Abstrackr, DistillerSR, and RobotAnalyst, respectively, the median (range) proportion missed was 5 (0 to 28) percent, 97 (96 to 100) percent, and 70 (23 to 100) percent for the automated simulation and 1 (0 to 2) percent, 2 (0 to 7) percent, and 2 (0 to 4) percent for the semi-automated simulation. The median (range) workload savings was 90 (82 to 93) percent, 99 (98 to 99) percent, and 85 (85 to 88) percent for the automated simulation and 40 (32 to 43) percent, 49 (48 to 49) percent, and 35 (34 to 38) percent for the semi-automated simulation. The median (range) time savings was 154 (91 to 183), 185 (95 to 201), and 157 (86 to 172) hours for the automated simulation and 61 (42 to 82), 92 (46 to 100), and 64 (37 to 71) hours for the semi-automated simulation. Abstrackr identified 33-90% of records missed by a single reviewer. RobotAnalyst performed less well and DistillerSR provided no relative advantage. User experiences depended on user friendliness, qualities of the user interface, features and functions, trustworthiness, ease and speed of obtaining predictions, and practicality of the export file(s). CONCLUSIONS: The workload savings afforded in the automated simulation came with increased risk of missing relevant records. Supplementing a single reviewer's decisions with relevance predictions (semi-automated simulation) sometimes reduced the proportion missed, but performance varied by tool and SR. Designing tools based on reviewers' self-identified preferences may improve their compatibility with present workflows. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: Not applicable.
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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 | 0,554 | 0,196 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle