Notice bibliographique
Résumé
Systematic reviews provide a structured framework for summarizing the available evidence in a comprehensive, objective, and transparent manner. They inform evidence-based guidelines in medicine, public policy, and more recently, in environmental health and toxicology. Many regulatory agencies have extended and adapted the well-established systematic review methods, initially developed for clinical studies, for their assessment needs. The use of systematic reviews to summarize evidence from existing human, animal, and mechanistic studies can reduce reliance on animal test data in risk assessment and can help avoid unnecessary duplication of animal experiments that have already been conducted. As alternative test methods can be expected to play an increasing role in human health risk assessment in the future, systematic reviews can be particularly helpful in validating these alternatives. The field of evidence-based toxicology has undergone extensive development since its first meeting in 2007 as a result of collaborative efforts among international experts and public health agencies, particularly with respect to the use of mechanistic data and evidence integration. The continued development and wider adoption of systematic review methodology can lead to better 3R implementation. As undertaking a systematic review can be a complex and lengthy process, it is important to understand the main steps involved. Key steps, along with current best practices, are described with references to guidance from organizations with expertise in evidence synthesis. Applications of systematic reviews in clinical, observational, and experimental studies are presented. Finally, software tools available to facilitate and increase the efficiency of completing a systematic review are described.
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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 | 0,271 | 0,613 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,060 | 0,045 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,015 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,004 |
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 ».