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Enregistrement W4318924945 · doi:10.11124/jbies-22-00430

The revised JBI critical appraisal tool for the assessment of risk of bias for randomized controlled trials

2023· article· en· W4318924945 sur OpenAlexaff
Timothy Hugh Barker, Jennifer Stone, Kim Sears, Miloslav Klugar, Cătălin Tufănaru, Jo Leonardi‐Bee, Edoardo Aromataris, Zachary Munn

Notice bibliographique

RevueJBI Evidence Synthesis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical appraisalProcess (computing)Randomized controlled trialComputer scienceRisk analysis (engineering)SuiteManagement scienceProcess managementMedicineEngineeringPolitical scienceAlternative medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

JBI recently began the process of updating and revising its suite of critical appraisal tools to ensure that these tools remain compatible with recent developments within risk of bias science. Following a rigorous development process led by the JBI Effectiveness Methodology Group, this paper presents the revised critical appraisal tool for the assessment of risk of bias for randomized controlled trials. This paper also presents practical guidance on how the questions of this tool are to be interpreted and applied by systematic reviewers, while providing topical examples. We also discuss the major changes made to this tool compared to the previous version and justification for why these changes facilitate best-practice methodologies in this field.

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)0,586
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,842
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5860,842
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,037
Bibliométrie0,0480,037
Études des sciences et des technologies0,0060,010
Communication savante0,0210,012
Science ouverte0,0130,018
Intégrité de la recherche0,0140,042
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,015

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 Opus0,558
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,025 · 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
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

Citations1 026
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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