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Enregistrement W4200045882 · doi:10.1136/bmjnph-2021-000248

Assessments of risk of bias in systematic reviews of observational nutritional epidemiologic studies are often not appropriate or comprehensive: a methodological study

2021· review· en· W4200045882 sur OpenAlexaff
Dena Zeraatkar, Alana Kohut, Arrti Bhasin, Rita E. Morassut, Isabella Churchill, Arnav Gupta, Daeria O. Lawson, Anna Miroshnychenko, Emily Sirotich, Komal Aryal, Maria Azab, Joseph Beyene, Russell J. de Souza

Notice bibliographique

RevueBMJ Nutrition Prevention & Health · 2021
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensHamilton Health SciencesUniversity of OttawaWestern UniversityPopulation Health Research InstituteMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSystematic reviewObservational studyConfoundingMedicineReporting biasMEDLINEPublication biasMeta-analysisRisk assessmentEnvironmental healthPathologyComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,682
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,891
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6820,891
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,020
Bibliométrie0,0290,032
Études des sciences et des technologies0,0040,011
Communication savante0,0180,019
Science ouverte0,0070,013
Intégrité de la recherche0,0100,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,988
Tête enseignante GPT0,750
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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