A Systematic Map of Non-Clinical Evidence Syntheses Published Globally on COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVE: Evidence syntheses perform rigorous investigations of the primary literature and they have played a vital role in generating evidence-based recommendations for governments worldwide during the Covid-19 pandemic. However, there has not yet been an attempt to organize them by topic and other characteristics. This study performed a systematic mapping exercise of non-clinical evidence syntheses pertaining to Covid-19. METHODS: This study conducted a systematic search on December 5, 2020 across 10 databases and servers: CINAHL (EBSCO Information Services, Ipswich, Massachusetts, United States), Embase (Elsevier, Aalborg, Denmark), Global Health (EBSCO Information Services, Ipswich, Massachusetts, United States), Healthstar (NICHSR and AHA, Bethesda, United States), MEDLINE (NLM, Bethesda, United States), PsychINFO (APA, Washington, DC, United States), Web of Science (Clarivate Analytics, London, UK), Research Square (Research Square, Durham, North Carolina), MEDRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory, New York, United States), and PROSPERO (NIHR, York, United Kingdom). Only full evidence syntheses published in a peer-reviewed journal or preprint server were included. RESULTS: This study classified all evidence syntheses in the following topics: health service delivery (n = 280), prevention and behavior (n = 201), mental health (n = 140), social epidemiology (n = 31), economy (n = 22), and environment (n = 19). This study provides a comprehensive resource of all evidence syntheses categorized according to topic. CONCLUSIONS: This study proposes the following research priorities: governance, the impact of Covid-19 on different populations, the effectiveness of prevention and control methods across contexts, mental health, and vaccine hesitancy.
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
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 | 0,119 | 0,425 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,205 | 0,156 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».