MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4310964086 · doi:10.11124/jbies-22-00224

Assessing the risk of bias of quantitative analytical studies: introducing the vision for critical appraisal within JBI systematic reviews

2022· article· en· W4310964086 sur OpenAlexaff
Zachary Munn, Jennifer Stone, Edoardo Aromataris, Miloslav Klugar, Kim Sears, Jo Leonardi‐Bee, Timothy Hugh Barker

Notice bibliographique

RevueJBI Evidence Synthesis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical appraisalSystematic reviewProcess (computing)Risk analysis (engineering)Computer scienceManagement scienceProcess managementMEDLINEMedicineEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A key step in the systematic review process is the assessment of the methodological quality (or risk of bias) of the included studies. At JBI, we have developed several tools to assist with this evaluation. As evidence synthesis methods continue to evolve, it has been necessary to revise and reflect on JBI's current approach to critical appraisal and to plan a strategy for the future. In this first paper of a series focusing on risk of bias assessment, we introduce our vision for risk of bias assessment for JBI. In future papers in this series, the methodological approach taken for this revision process will be discussed, along with the revised tools and guidance for using these tools.

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)0,820
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,858
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,8200,858
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,014
Bibliométrie0,0560,024
Études des sciences et des technologies0,0090,071
Communication savante0,0570,053
Science ouverte0,0130,033
Intégrité de la recherche0,0310,055
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,689
Tête enseignante GPT0,609
Écart entre enseignants0,080 · 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'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

Citations222
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJBI Evidence SynthesisMême sujetMeta-analysis and systematic reviewsTravaux en français237 207