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Enregistrement W3127725424 · doi:10.12688/f1000research.24469.2

The use of ‘PICO for synthesis’ and methods for synthesis without meta-analysis: protocol for a survey of current practice in systematic reviews of health interventions

2021· preprint· en· W3127725424 sur OpenAlexfundno aff
Miranda Cumpston, Joanne E. McKenzie, James Thomas, Sue Brennan

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilAustralian GovernmentMcMaster University
Mots-clésPsychological interventionMeta-analysisSystematic reviewComputer scienceData scienceMedicineMEDLINEChemistryPathologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Systematic reviews involve synthesis of research to inform decision making by clinicians, consumers, policy makers and researchers. While guidance for synthesis often focuses on meta-analysis, synthesis begins with specifying the ’PICO for each synthesis’ (i.e. the criteria for deciding which populations, interventions, comparators and outcomes are eligible for each analysis). Synthesis may also involve the use of statistical methods other than meta-analysis (e.g. vote counting based on the direction of effect, presenting the range of effects, combining P values) augmented by visual display, tables and text-based summaries. This study examines these two aspects of synthesis. Objectives: To identify and describe current practice in systematic reviews of health interventions in relation to: (i) approaches to grouping and definition of PICO characteristics for synthesis; and (ii) methods of summary and synthesis when meta-analysis is not used. Methods: We will randomly sample 100 systematic reviews of the quantitative effects of public health and health systems interventions published in 2018 and indexed in the Health Evidence and Health Systems Evidence databases. Two authors will independently screen citations for eligibility. Two authors will confirm eligibility based on full text, then extract data for 20% of reviews on the specification and use of PICO for synthesis, and the presentation and synthesis methods used (e.g. statistical synthesis methods, tabulation, visual displays, structured summary). The remaining reviews will be confirmed as eligible and data extracted by a single author. We will use descriptive statistics to summarise the specification of methods and their use in practice. We will compare how clearly the PICO for synthesis is specified in reviews that primarily use meta-analysis and those that do not. Conclusion: This study will provide an understanding of current practice in two important aspects of the synthesis process, enabling future research to test the feasibility and impact of different approaches.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Protocole
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,383
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,726
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil0,761

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3830,726
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,022
Bibliométrie0,0190,027
Études des sciences et des technologies0,0050,011
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0070,010
Intégrité de la recherche0,0120,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1100,028

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.

Tête enseignante Opus0,979
Tête enseignante GPT0,761
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Métarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Observationnel
DomaineMéthodes
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations83
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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