Managing Overlap of Primary Studies Results Across Systematic Reviews: Practical Considerations for Authors of Overviews of Reviews
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: In overviews, inclusion of the same primary study in multiple systematic review gives undue weight to this study. Using a study result multiple times in the same analysis overstates its sample size and number of events, falsely leading to greater precision in the analysis. This paper aims to: (a) describe types of overlapping data that arise from the same primary studies reported across multiple reviews, (b) describe methods to identify and explain overlap of primary study data, and (c) present six case studies illustrating different approaches to manage overlap. Methods: We first updated the search in PubMed for methods from the MOoR framework relating to overlap of primary studies. One author screened the studies titles and abstracts, and any full-text articles retrieved, extracted methods data relating to overlap of primary studies and mapped it to the overlap methods from the MOoR framework. We also describe six case studies as examples of overviews that use specific methods across the steps in the conduct of an overview. For each case study, we discuss potential implications in terms of methodological limitations, efficiency, usability, and resource use.Results: Eight studies were mapped to the methods identified by the MOoR framework to address overlap. Several overlap methods mapped across four steps in the conduct of an overview – the eligibility criteria step, the data extraction step, the assessment of risk of bias step, and the synthesis step. Our overview case studies used multiple methods to reduce overlap at different steps in the conduct of an overview.Conclusions: Our study underlines that there is currently no standard methodological approach to deal with overlap in primary studies across reviews. The level of complexity when dealing with overlap can vary depending on the yield, trends and patterns of the included literature and the scope of the overview question. Choosing a method might be dependent on the number of included reviews and their primary studies. Gaps in in evaluation of methods to address overlap were found and further investigation in this area is needed.
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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 | 0,855 | 0,953 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,062 | 0,048 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,030 |
| Communication savante | 0,045 | 0,060 |
| Science ouverte | 0,023 | 0,041 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».