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Enregistrement W4306181334 · doi:10.1136/bmjebm-2022-112065

The Pandora’s Box of Evidence Synthesis and the case for a living Evidence Synthesis Taxonomy

2022· article· en· W4306181334 sur OpenAlexaff
Zachary Munn, Danielle Pollock, Timothy Hugh Barker, Jennifer Stone, Cindy Stern, Edoardo Aromataris, Holger J. Schünemann, Barbara Clyne, Hanan Khalil, Reem A. Mustafa, Christina Godfrey, Andrew Booth, Andrea C. Tricco, Alan Pearson

Notice bibliographique

RevueBMJ evidence-based medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensPublic Health OntarioSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoMcMaster UniversityQueen's UniversityImpact
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilUniversity of Adelaide
Mots-clésContext (archaeology)PandemicNursingScope (computer science)Public relationsPsychologyMedical educationBusinessMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political scienceGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Have we, as an evidence-based health community, opened the Pandora's box of evidence synthesis? There now exists a plethora of overlapping evidence synthesis approaches and duplicate, redundant and poor-quality reviews.1-4 After years of advocating for the need for systematic reviews of the evidence, there is a risk that this message been disseminated too widely and has been misinterpreted in this process. We have reached a point where in some fields more reviews exist than clinical trials, where same topic reviews are being conducted in parallel, and evidence syntheses possess limited utility for decision-making because of their poor quality or poor reporting.To paraphrase the late Douglas Altman,5 it is possible we are now at a stage where we need less reviews, better reviews and reviews done for the right reason - as opposed to the current state of mass production (approximately 80 reviews per day)6.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuelmedium
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,089
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,528
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0890,528
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,770
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,208 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

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

En bref

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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