Machine learning algorithms to identify cluster randomized trials from MEDLINE and EMBASE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Cluster randomized trials (CRTs) are becoming an increasingly important design. However, authors do not always adhere to requirements to explicitly identify the design as cluster randomized in titles and abstracts, making retrieval from bibliographic databases difficult. Machine learning algorithms may improve their identification and retrieval. Therefore, we aimed to develop machine learning algorithms that accurately determine whether a bibliographic citation is a CRT report. Methods: We trained, internally validated, and externally validated two convolutional neural networks and one support vector machines (SVM) algorithms to predict whether a citation is a CRT report or not. We exclusively used the information in an article citation, including the title, abstract, keywords, and subject headings. The algorithms' output was a probability from 0 to 1. We assessed algorithm performance using the area under the receiver operating characteristic (AUC) curves. Each algorithm's performance was evaluated individually and together as an ensemble. We randomly selected 5000 from 87,633 citations to train and internally validate our algorithms. Of the 5000 selected citations, 589 (12%) were confirmed CRT reports. We then externally validated our algorithms on an independent set of 1916 randomized trial citations, with 665 (35%) confirmed CRT reports. Results: In internal validation, the ensemble algorithm discriminated best for identifying CRT reports with an AUC of 98.6% (95% confidence interval: 97.8%, 99.4%), sensitivity of 97.7% (94.3%, 100%), and specificity of 85.0% (81.8%, 88.1%). In external validation, the ensemble algorithm had an AUC of 97.8 % (97.0%, 98.5%), sensitivity of 97.6% (96.4%, 98.6%), and specificity of 78.2% (75.9%, 80.4%)). All three individual algorithms performed well, but less so than the ensemble. Conclusions: We successfully developed high-performance algorithms that identified whether a citation was a CRT report with high sensitivity and moderately high specificity. We provide open-source software to facilitate the use of our algorithms in practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,029 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».