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Enregistrement W4220753379 · doi:10.21203/rs.3.rs-1390385/v1

A Bibliographic Database Search Strategy Informed by an Operational Definition of Complementary, Alternative, and Integrative Medicine

2022· preprint· en· W4220753379 sur OpenAlexafffund
Jeremy Y. Ng, Tushar Dhawan, Ekaterina Dogadova, Zhala Taghi-Zada, Alexandra Vacca, Renee-Gabrielle Fajardo, Hooriya A. Masood, Riva Patel, Samira Sunderji, L. Susan Wieland, David Moher

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensOttawa HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésScopusCINAHLPsycINFOMEDLINEBibliographic databaseInformation retrievalComputer scienceWeb of scienceMedicineWorld Wide WebPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Determining which therapies fall under the umbrella of complementary, alternative, and/or integrative medicine (CAIM) is difficult for several reasons. An operational definition is dynamic, and changes depending on both historical time period and geographical location, with many countries integrating or considering their traditional system(s) of medicine as conventional care. We have previously reported the first operational definition of CAIM informed by a systematic search. In the present study, we have developed a bibliographic database keyword search strategy for CAIM based on this operational definition, in order to standardize research involving systematic searches such as systematic reviews and bibliometric analyses. Methods Using the finalised operational definition of CAIM's 604 therapies, a single keyword search strategy was developed for the most common bibliographic databases, including those searchable on the OVID platform (e.g., MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, AMED), the EBSCO platform (e.g., ERIC, CINAHL), Scopus, and Web of Science. The Therapeutic Research Center's “Natural Medicines” database was searched for all 604 therapies, and each item's scientific name and/or synonym was included as a phrase to the search strategy. Results This developed bibliographic database search strategy provides a standardised list of CAIM terms that may be searched on bibliographic databases including those found on the OVID platform (e.g., MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, AMED), the EBSCO platform (e.g., ERIC, CINAHL), Scopus, and Web of Science. Conclusion Researchers can select relevant terms for their CAIM study and insert the keywords or phrases into these databases to receive all accessible data. This search technique can simply be copied and pasted into the search bar of each database to identify research by keywords, which is the most inclusive, or by words in the article title, which is more selective. Given its versatility across multiple commonly used academic platforms/databases, it is expected that this search strategy will be of great value to those conducting research on CAIM topics involving systematic searches.

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 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)0,085
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,210
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,447

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0850,210
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,008
Bibliométrie0,1120,091
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0060,010
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,008

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 Opus0,273
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,227 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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