Rapid reviews for health policy and systems decision-making: more important than ever before
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to the explosion in rapid reviews in the literature during COVID-19, their utility in universal health coverage and in other routine situations, there is now a need to document and further advance the application of rapid review methods, particularly in low-resource settings where a scarcity of resources may preclude the production of a full systematic review. This is the introductory article for a series of articles to further the discussion of rapid reviews for health policy and systems decision-making. MAIN BODY: The series of papers builds on a practical guide on the conduct and reporting of rapid reviews that was published in 2019. The first paper provides an evaluation of a rapid review platform that was implemented in four centers in low-resource settings, the second paper presents approaches to tailor the methods for decision-makers through rapid reviews, the third paper focuses on selecting different types of rapid review products, and the fourth pertains to reporting the results from a rapid review. CONCLUSION: Rapid reviews have a great potential to inform universal health coverage and global health security interventions, moving forward, including preparedness and response plans to future pandemics. This series of articles will be useful for both researchers leading rapid reviews, as well as decision-makers using the results from rapid reviews.
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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 | 0,300 | 0,732 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,020 |
| Communication savante | 0,033 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,068 | 0,075 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,019 |
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 ».