Topic overlap and research waste at the ‘Overviews of systematic reviews’ level: a meta-research study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Multiple ‘overviews of reviews’ conducted on the same topic (“overlapping overviews”) represent a waste of research resources, and can confuse clinicians who are required to choose among competing treatments. We aimed to assess the frequency and characteristics of overlapping overviews. Methods MEDLINE, Epistemonikos and Cochrane databases were searched for overviews that: synthesised reviews of health interventions and conducted systematic searches. Overlap in topic was defined as: duplication of PICO elements, not representing an update of a previous overview, and not a replication. We also categorized the overviews as broad or narrow in scope. Results Of 541 overviews identified (2000–2018), 172 (32%) overlapped across similar PICO. The overlapping overviews fell within 13 WHO ICD-10 medical classifications and 63 topics. The overviews may have overlapped partially or completely, such that a similar portion, major component(s), or complete representation of an overview was duplicated. 149/172 (87%) overlapping overviews were characterized as broad in scope. Most frequently, broad overviews had targeted populations for which multiple interventions were addressed (44%), or least frequently, they had a targeted intervention for multiple populations (17%). Conclusions One third of overviews overlapped in content with a majority covering broad topic areas, and fewer considering subsets of the evidence. A multiplicity of overviews on the same topic adds to the ongoing waste of research resources, time and effort across medical disciplines. This study and the database of 172 overlapping overviews can provide a guide to authors about which topics are covered, and gaps in the evidence for future analysis.
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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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | MétarechercheMéta-épidémiologie (sens large) Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | medium |
| gpt | Métarecherche Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | medium |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,840 | 0,438 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».