Database combinations to retrieve systematic reviews in Overviews of reviews: A methodological study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background When conducting an Overviews of Reviews on health-related topics, it is unclear which combination of bibliographic databases authors should use for searching for SRs. Our goal was to determine which databases included the most systematic reviews and identify an optimal database combination for searching systematic reviews. Methods A set of 86 Overviews of Reviews with 1219 included systematic reviews was extracted from a previous study. Inclusion of the systematic reviews was assessed in MEDLINE, CINAHL, Embase, Epistemonikos, PsycINFO, and TRIP. The mean inclusion rate (% of included systematic reviews) and corresponding 95% confidence interval were calculated for each database individually, as well as for combinations of MEDLINE with each other database and reference checking. Results Inclusion of systematic reviews was higher in MEDLINE than in any other single database (mean inclusion rate 89.7%; 95% confidence interval [89.0–90.3%]). Combined with reference checking, this value increased to 93.7% [93.2–94.2%]. The best combination of two databases plus reference checking consisted of MEDLINE and Epistemonikos (99.2% [99.0–99.3%]). Stratification by Health Technology Assessment reports (97.7% [96.5–98.9%]) vs. Cochrane Overviews (100.0%) vs. non-Cochrane Overviews (99.3% [99.1–99.4%]) showed that inclusion was only slightly lower for Health Technology Assessment reports. However, MEDLINE, Epistemonikos, and reference checking remained the best combination. Among the 10/1219 systematic reviews not identified by this combination, five were published as websites rather than journals, two were included in CINAHL and Embase, and one was included in the database ERIC. Conclusions MEDLINE and Epistemonikos, complemented by reference checking of included studies, is the best database combination to identify systematic reviews on health-related topics.
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 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 | 0,299 | 0,668 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,060 | 0,071 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».