Development and validation of study filters for identifying controlled non‐randomized studies in <scp>PubMed</scp> and Ovid <scp>MEDLINE</scp>
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
A retrospective analysis published by the German Institute for Quality and Efficiency in Health Care (IQWiG) in 2018 concluded that no filter for non-randomized studies (NRS) achieved sufficient sensitivity (≥92%), a precondition for comprehensive information retrieval. New NRS filters are therefore required, taking into account the challenges related to this study type. Our evaluation focused on the development of study filters for NRS with a control group ("controlled NRS"), as this study type allows the calculation of an effect size. In addition, we assumed that due to the more explicit search syntax, controlled NRS are easier to identify than non-controlled ones, potentially resulting in better performance measures of study filters for controlled NRS. Our aim was to develop study filters for identifying controlled NRS in PubMed and Ovid MEDLINE. We developed two new search filters that can assist clinicians and researchers in identifying controlled NRS in PubMed and Ovid MEDLINE. The reference set was based on 2110 publications in Medline extracted from 271 Cochrane reviews and on 4333 irrelevant references. The first filter maximizes sensitivity (92.42%; specificity 79.67%, precision 68.49%) and should be used when a comprehensive search is needed. The second filter maximizes specificity (92.06%; precision 82.98%, sensitivity 80.94%) and should be used when a more focused search is sufficient.
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 | 0,539 | 0,799 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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