Development and application of an outcome-centric approach for conducting overviews of reviews
Notice bibliographique
Résumé
There are gaps in current guidance concerning how to conduct overviews of systematic reviews in an outcome-centric manner. Herein we summarize the methods and lessons learned from conducting 4 outcome-centric overviews to help inform the Canadian 24-Hour Movement Guidelines for Adults aged 18–64 years and Adults aged 65 years or older on the topics of resistance training, balance and functional training, sedentary behaviour, sleep duration. We defined “critical” and “important” outcomes a priori. We used AMSTAR 2 to assess review quality and sought 1 systematic review per outcome. If multiple reviews were required to address subgroups for an outcome, we calculated the corrected covered area (CCA) to quantify overlap. We report our methodology in a PRISMA table. Across the 4 overviews, authors reviewed 1110 full texts; 45 were retained (low to high quality per AMSTAR 2), representing 950 primary studies, enrolling over 5 385 500 participants. Of 46 outcomes, we identified data for 35. Nineteen outcomes required >1 review (CCA range: 0% to 71.4%). Our outcome-centric overviews addressed unique aspects of overviews, including selection and quality assessment of included reviews, and overlap. Lessons learned included consistent application of methodological principles to minimize bias and optimize reporting transparency. Novelty Overviews of reviews synthesize systematic reviews in a rigorous and transparent manner. Outcome-centric systematic reviews assess the quality of evidence for primary studies contributing to an outcome. This manuscript describes the development and application of extending the concept of outcome-centric systematic reviews to the design and conduct of outcome-centric overviews.
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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 | 0,718 | 0,829 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,079 | 0,053 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,030 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,009 |
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 ».