Reporting guideline for overviews of reviews of healthcare interventions: The Preferred Reporting Items for Overviews of Reviews (PRIOR) statement
Notice bibliographique
Résumé
The publication of systematic reviews has rapidly increased making it challenging to remain apprised of and interpret evidence from their growing number. A newer form of evidence synthesis, overview of reviews, synthesizes evidence from multiple systematic reviews. Authors would benefit from evidence- and consensus-based guidance for the complete and transparent reporting of overviews of reviews; in turn this will improve their reproducibility, trustworthiness, and usefulness for readers and end users (e.g., healthcare providers, healthcare decision-makers, policy-makers, patients/public).The PRIOR statement provides an evidence-based reporting guideline developed using established, rigorous methods that involved a four-stage process (project launch, evidence reviews, modified Delphi exercise, development of the reporting guideline) and an international stakeholder group representing varied experiences (e.g., authors, peer reviewers, editors, readers) and roles (e.g., patients/public, researchers, statisticians, librarians, healthcare professionals, policymakers). The PRIOR statement includes: a checklist with 27 main items that cover all steps and considerations involved in planning and conducting an overview of reviews of healthcare interventions; an explanation and elaboration document with rationale, essential elements, additional elements, and example for each item; and a flow diagram.
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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 | 0,191 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».