The effect direction plot revisited: Application of the 2019 Cochrane Handbook guidance on alternative synthesis methods
Notice bibliographique
Résumé
Effect direction (evidence to indicate improvement, deterioration, or no change in an outcome) can be used as a standardized metric which enables the synthesis of diverse effect measures in systematic reviews. The effect direction (ED) plot was developed to support the synthesis and visualization of effect direction data. Methods for the ED plot require updating in light of new Cochrane guidance on alternative synthesis methods. To update the ED plot, statistical significance was removed from the algorithm for within-study synthesis and use of a sign test was considered to examine whether patterns of ED across studies could be due to chance alone. The revised methods were applied to an existing Cochrane review of the health impacts of housing improvements. The revised ED plot provides a method of data visualization in synthesis without meta-analysis that incorporates information about study characteristics and study quality, using ED as a common metric, without relying on statistical significance to combine outcomes of single studies. The results of sign tests, when appropriate, suggest caution in over-interpreting apparent patterns in effect direction, especially when the number of included studies is small. The revised ED plot meets the need for alternative methods of synthesis and data visualization when meta-analysis is not possible, enabling a transparent link between the data and conclusions of a systematic review. ED plots may be particularly useful in reviews that incorporate nonrandomized studies, complex systems approaches, and diverse sources of evidence, due to the variety of study designs and outcomes in such reviews.
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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 | 0,433 | 0,782 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,019 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,012 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».