A typology of systematic reviews for synthesising evidence on health care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objectives of this paper are to (a) Review published references to systematic reviews; (b) offer a typology of systematic reviews for synthesising evidence on health care; and (c) summarise the guides for designing, reporting and appraising the reviews. BACKGROUND: Systematic reviews play a role in finding, synthesising, transferring and implementing evidence for healthcare policy, practice guidelines and allocation of health resources. They have been particularly successful in confirming or synthesising evidence for health care by meta-analysing aggregated data from multiple randomised controlled trials. However, concerns about the limitations of evidence from controlled trials have prompted interest in other review methods capable of locating and appraising evidence from more diverse, and possibly more realistic, healthcare situations. METHODS: An iterative citation-tracking process with Google Search and grey literature identified 204 papers on previous typologies and methods of systematic reviews. RESULTS AND CONCLUSIONS: There are six types of systematic reviews: narrative; meta-analysis; scoping; qualitative; umbrella; and realist. Each type has distinct objectives, characteristics and attributes, but with much overlapping of methods and guides. Sensitivity to the need for qualitative evidence on complex human responses to ill-health and health care has broadened the objectives and methods of health-related systematic reviews to find, appraise and synthesis useful evidence for practice guidelines, healthcare policy and allocation of health resources.
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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 | 0,250 | 0,384 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,085 | 0,070 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,024 |
| Communication savante | 0,025 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».