Epidemiology and reporting characteristics of <scp>non‐Cochrane</scp> updates of systematic reviews: A cross‐sectional study
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
BACKGROUND: It is important that systematic reviews (SRs) are up-to-date, otherwise they cannot be relied upon to guide decision-making in practice and policy. Our aim was to investigate epidemiological, descriptive and reporting characteristics of a cross-section of recently published updates of SRs. METHODS: A SR update was defined as a new edition of a SR, either published by the same or new authors. We searched PubMed for SR updates published from January 01, 2016 to January 22, 2018 and included a random sample of n = 100 non-Cochrane updates of SRs on interventions reported in English. RESULTS: Most SR updates had a corresponding author from the United Kingdom, United States, or Canada (in total 48/100) and dealt with nonpharmacological interventions (63/100). The SR updates were published a median of 5 years (interquartile range [IQR] 3-7) after the previous SR and included a median of 19 (IQR 9-28) studies. 31/100 SR updates reported that the conclusion had changed since the previous version. Only 51/100 SR updates used the term "update" in the title and none reported having based the decision to update the previous SR on an existing method/decision tool. The number of newly included studies and participants and the number of studies and participants included in/from the previous SR were often not reported. CONCLUSIONS: The included non-Cochrane updates were frequently missing important information that would be expected to be present in a SR update. Thus, structured and detailed reporting guidance specific to SR updates is needed. It should focus particularly on appropriate labeling and justification of updates, and how to incorporate information regarding the previous SR.
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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 | 0,809 | 0,972 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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