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Enregistrement W4316038951 · doi:10.1016/j.jclinepi.2022.12.023

Methods for living guidelines: early guidance based on practical experience. Paper 4: search methods and approaches for living guidelines

2023· article· en· W4316038951 sur OpenAlexaff
Steve McDonald, Steve Sharp, Rebecca L. Morgan, M. Hassan Murad, David Fraile Navarro

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMEDLINEManagement scienceMedical physicsEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To describe the key features of a continual evidence surveillance process that can be implemented for living guidelines and to outline the considerations and trade-offs in adopting different approaches. STUDY DESIGN AND SETTING: Members of the Australian Living Evidence Consortium (ALEC), National Institute of Health and Care Excellence (NICE), and the US GRADE Network (USGN) shared their practical experiences of and approaches to establishing surveillance systems for living guidelines. We identified several common components of evidence surveillance and listed the key features and considerations for each component drawn from case studies, highlighting differences with standard guidelines. RESULTS: We developed guidance that covers the initial information needed to support decisions around suitability for living mode and the practical considerations in setting up continual search surveillance systems (search frequency, sources to search, use of automation, reporting the search, ongoing resources, and evaluation). The case studies draw on our experiences with developing guidelines for COVID-19, as well as for other conditions such as stroke and diabetes, and cover a range of practical approaches, including the use of automation. CONCLUSION: This paper highlights different approaches to continual evidence surveillance that can be implemented in living guidelines.

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: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,264
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,460
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2640,460
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0090,017
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0100,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,010

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 Opus0,974
Tête enseignante GPT0,853
Écart entre enseignants0,122 · 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.

Métarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel · Autre devis
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

Citations25
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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