Systematic reviews and meta-analyses in animal health, performance, and on-farm food safety: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Systematic reviews and meta-analyses are used to summarize and interpret evidence for clinical decision-making in human health. The extent of the application of these methods in veterinary medicine and animal agriculture is unknown. The goal of this scoping study was to ascertain trends in the publication of systematic reviews and meta-analyses examining animal health, animal performance, and on-farm food safety. Online databases were searched for reviews published between 1993 and 2018 that focused on relevant outcomes in domestic livestock, companion animals, or wildlife species. In total 1787 titles and abstracts underwent data characterization. Dairy cattle, fish, and pigs were the most common target commodity groups. Few articles investigated both health and performance outcomes (only health: n = 418; only performance: n = 701; both health and performance: n = 103). Most of the reviews (67.6%, n = 1208/1787) described a meta-analysis but did not state in the title or abstract that a systematic review was also conducted, which is potentially problematic. Adherence to reporting guidelines is recommended for all systematic reviews and meta-analyses. For research areas with many reviews, an evidence repository is recommended. For less well-reviewed areas, additional investigation may be necessary to identify the reasons for the lack of synthesis research.
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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 | 0,047 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».