The quality of systematic reviews and other synthesis in the time of COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 research has been produced at an unprecedented rate and managing what is currently known is in part being accomplished through synthesis research. Here we evaluated how the need to rapidly produce syntheses has impacted the quality of the synthesis research. Thus, we sought to identify, evaluate and map the synthesis research on COVID-19 published up to 10 July 2020. A COVID-19 literature database was created using pre-specified COVID-19 search algorithms carried out in eight databases. We identified 863 citations considered to be synthesis research for evaluation in this project. Four-hundred and thirty-nine reviews were fully assessed with A MeaSurement Tool to Assess systematic Reviews (AMSTAR-2) and rated as very low-quality (n = 145), low-quality (n = 80), medium-quality (n = 208) and high-quality (n = 151). The quality of these reviews fell short of what is expected for synthesis research with key domains being left out of the typical methodology. The increase in risk of bias due to non-adherence to systematic review methodology is unknown and prevents the reader from assessing the validity of the review. The responsibility to assure the quality is held by both producers and publishers of synthesis research and our findings indicate there is a need to equip readers with the expertise to evaluate the review conduct before using it for decision-making purposes.
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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 | 0,709 | 0,915 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,057 | 0,066 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,050 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,005 |
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 ».