MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4211223338 · doi:10.1177/14034948221074998

Systematic reviews: A glossary for public health

2022· article· en· W4211223338 sur OpenAlexaff
Neal Haddaway, Tamara Lotfi, Lawrence Mbuagbaw

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlossarySystematic reviewTypologyManagement scienceConfusionTerminologyGrey literatureDiversity (politics)MEDLINEComputer scienceData sciencePsychologyEngineering ethicsSociologyPolitical scienceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Literature reviews are conducted for a range of purposes, from providing an overview or primer of a novel topic, to providing a comprehensive, precise, and accurate estimate of an effect estimate. There is much confusion over nomenclature related to literature reviews, with the term 'systematic review' often used to mean any review based on some form of explicit methodology. However, guidance and minimum standards exist for these kinds of robust reviews that are intended to support evidence-informed decision-making, and reviewers must carefully ensure their syntheses are conducted and reported to a high standard if this is their objective. The diversity of names given to reviews is reflected in the diversity of methods used for these evidence syntheses: the result is a general confusion about what is important to ensure a review is fit-for-purpose, and many reviews are labelled as 'systematic reviews' when they do not follow standardised or replicable approaches. Here, we provide a glossary or typology that aims to highlight the importance of the reviewers' objectives in choosing and naming their review method. We focus on reviews in public health and provide guidance on selecting an objective, methodological guidance to follow, justifying and reporting the methods chosen, and attempting to ensure consistent and clear nomenclature. We hope this will help review authors, editors, peer-reviewers, and readers understand, interpret, and critique a review depending on its intended use.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,667
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,100
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6670,100
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,004
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0040,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,879
Tête enseignante GPT0,574
Écart entre enseignants0,306 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations27
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScandinavian Journal of Public HealthMême sujetMeta-analysis and systematic reviewsTravaux en français237 207