Current methods for development of rapid reviews about diagnostic tests: an international survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rapid reviews (RRs) have emerged as an efficient alternative to time-consuming systematic reviews-they can help meet the demand for accelerated evidence synthesis to inform decision-making in healthcare. The synthesis of diagnostic evidence has important methodological challenges. Here, we performed an international survey to identify the current practice of producing RRs for diagnostic tests. METHODS: We developed and administered an online survey inviting institutions that perform RRs of diagnostic tests from all over the world. RESULTS: All participants (N = 25) reported the implementation of one or more methods to define the scope of the RR; however, only one strategy (defining a structured question) was used by ≥90% of participants. All participants used at least one methodological shortcut including the use of a previous review as a starting point (92%) and the use of limits on the search (96%). Parallelization and automation of review tasks were not extensively used (48 and 20%, respectively). CONCLUSION: Our survey indicates a greater use of shortcuts and limits for conducting diagnostic test RRs versus the results of a recent scoping review analyzing published RRs. Several shortcuts are used without knowing how their implementation affects the results of the evidence synthesis in the setting of diagnostic test reviews. Thus, a structured evaluation of the challenges and implications of the adoption of these RR methods is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,844 | 0,985 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».