Searching practices and inclusion of unpublished studies in systematic reviews of diagnostic accuracy
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
INTRODUCTION: Many diagnostic accuracy studies are never reported in full in a peer-reviewed journal. Searching for unpublished studies may avoid bias due to selective publication, enrich the power of systematic reviews, and thereby help to reduce research waste. We assessed searching practices among recent systematic reviews of diagnostic accuracy. METHODS: We extracted data from 100 non-Cochrane systematic reviews of diagnostic accuracy indexed in MEDLINE and published between October 2017 and January 2018 and from all 100 Cochrane systematic reviews of diagnostic accuracy published by December 2018, irrespective of whether meta-analysis had been performed. RESULTS: Non-Cochrane and Cochrane reviews searched a median of 4 (IQR 3-5) and 6 (IQR 5-9) databases, respectively; most often MEDLINE/PubMed (n = 100 and n = 100) and EMBASE (n = 81 and n = 100). Additional efforts to identify studies beyond searching bibliographic databases were performed in 76 and 98 reviews, most often through screening reference lists (n = 71 and n = 96), review/guideline articles (n = 18 and n = 52), or citing articles (n = 3 and n = 42). Specific sources of unpublished studies were searched in 22 and 68 reviews, for example, conference proceedings (n = 4 and n = 18), databases only containing conference abstracts (n = 2 and n = 33), or trial registries (n = 12 and n = 39). At least one unpublished study was included in 17 and 23 reviews. Overall, 39 of 2082 studies (1.9%) included in non-Cochrane reviews were unpublished, and 64 of 2780 studies (2.3%) in Cochrane reviews, most often conference abstracts (97/103). CONCLUSION: Searching practices vary considerably across systematic reviews of diagnostic accuracy. Unpublished studies are a minimal fraction of the evidence included in recent reviews.
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 | 0,733 | 0,991 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| 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