Preferred Reporting Items for Overviews of Reviews (PRIOR): a protocol for development of a reporting guideline for overviews of reviews of healthcare interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Overviews of reviews (i.e., overviews) compile information from multiple systematic reviews to provide a single synthesis of relevant evidence for healthcare decision-making. Despite their increasing popularity, there are currently no systematically developed reporting guidelines for overviews. This is problematic because the reporting of published overviews varies considerably and is often substandard. Our objective is to use explicit, systematic, and transparent methods to develop an evidence-based and agreement-based reporting guideline for overviews of reviews of healthcare interventions (PRIOR, Preferred Reporting Items for Overviews of Reviews). METHODS: We will develop the PRIOR reporting guideline in four stages, using established methods for developing reporting guidelines in health research. First, we will establish an international and multidisciplinary expert advisory board that will oversee the conduct of the project and provide methodological support. Second, we will use the results of comprehensive literature reviews to develop a list of prospective checklist items for the reporting guideline. Third, we will use a modified Delphi exercise to achieve a high level of expert agreement on the list of items to be included in the PRIOR reporting guideline. We will identify and recruit a group of up to 100 international experts who will provide input into the guideline in three Delphi rounds: the first two rounds will occur via online survey, and the third round will occur during a smaller (8 to 10 participants) in-person meeting that will use a nominal group technique. Fourth, we will produce and publish the PRIOR reporting guideline. DISCUSSION: A systematically developed reporting guideline for overviews could help to improve the accuracy, completeness, and transparency of overviews. This, in turn, could help maximize the value and impact of overviews by allowing more efficient interpretation and use of their research findings.
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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 | 0,402 | 0,607 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,025 |
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 ».