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Enregistrement W4293386320 · doi:10.1016/j.jclinepi.2022.08.002

Priority III: top 10 rapid review methodology research priorities identified using a James Lind Alliance Priority Setting Partnership

2022· review· en· W4293386320 sur OpenAlexaff
Claire Beecher, Elaine Toomey, Beccy Maeso, Caroline Whiting, Derek Stewart, Andrew Worrall, Jim Elliott, Maureen Smith, Theresa Tierney, Bronagh Blackwood, Teresa Maguire, Melissa Kampman, Benny Ling, Catherine Gill, Patricia Healy, Catherine Houghton, Andrew Booth, Chantelle Garritty, James Thomas, Andrea C. Tricco, Nikita N. Burke, Ciara Keenan, Declan Devane

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of TorontoCochranePublic Health Agency of CanadaHealth CanadaSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of GalwayPublic Health AgencyHealth Research BoardNational University of Ireland
Mots-clésGeneral partnershipContext (archaeology)Systematic reviewAllianceStakeholderPrioritizationManagement scienceMedicinePublic relationsMEDLINEPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: A rapid review is a form of evidence synthesis considered a resource-efficient alternative to the conventional systematic review. Despite a dramatic rise in the number of rapid reviews commissioned and conducted in response to the coronavirus disease 2019 pandemic, published evidence on the optimal methods of planning, doing, and sharing the results of these reviews is lacking. The Priority III study aimed to identify the top 10 unanswered questions on rapid review methodology to be addressed by future research. STUDY DESIGN AND SETTING: A modified James Lind Alliance Priority Setting Partnership approach was adopted. This approach used two online surveys and a virtual prioritization workshop with patients and the public, reviewers, researchers, clinicians, policymakers, and funders to identify and prioritize unanswered questions. RESULTS: Patients and the public, researchers, reviewers, clinicians, policymakers, and funders identified and prioritized the top 10 unanswered research questions about rapid review methodology. Priorities were identified throughout the entire review process, from stakeholder involvement and formulating the question, to the methods of a systematic review that are appropriate to use, through to the dissemination of results. CONCLUSION: The results of the Priority III study will inform the future research agenda on rapid review methodology. We hope this will enhance the quality of evidence produced by rapid reviews, which will ultimately inform decision-making in the context of healthcare.

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)0,570
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,707
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5700,707
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,012
Bibliométrie0,0330,022
Études des sciences et des technologies0,0090,006
Communication savante0,0380,015
Science ouverte0,0090,027
Intégrité de la recherche0,0170,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,013

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 Opus0,989
Tête enseignante GPT0,782
Écart entre enseignants0,207 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations29
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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