Choosing important health outcomes for comparative effectiveness research: 5th annual update to a systematic review of core outcome sets for research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A systematic review of core outcome sets (COS) for research is updated annually to populate an online database. It is a resource intensive review to do annually but automation techniques have potential to aid the process. The production of guidance and standards in COS development means that there is now an expectation that COS are being developed and reported to a higher standard. This is the fifth update to the systematic review and will explore these issues. METHODS: Searches were carried out to identify studies published or indexed in 2018. Automated screening methods were used to rank the citations in order of relevance. The cut-off for screening was set to the top 25% in ranked priority order, following development and validation of the algorithm. Studies were eligible for inclusion if they reported the development of a COS, regardless of any restrictions by age, health condition or setting. COS were assessed against each of the Core Outcome Set-STAndards for Development (COS-STAD). RESULTS: Thirty studies describing the development of 44 COS were included in this update. Six COS (20%) were deemed to have met all 12 criteria representing the 11 minimum standards for COS development (range = 4 to 12 criteria, median = 10 criteria). All 30 COS studies met all four minimum standards for scope. Twenty-one (70%) COS met all three minimum standards for stakeholders. Twenty-three studies (77%) included patients with the condition or their representatives. The number of countries involved in the development of COS ranged from 1 to 39 (median = 10). Six studies (20%) met all four minimum standards [five criteria] for the consensus process. CONCLUSION: Automated ranking was successfully used to assist the screening process and reduce the workload of this systematic review update. With the provision of guidelines, COS are better reported and being developed to a higher standard.
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 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 | 0,361 | 0,594 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,051 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».