From critical appraisal to risk of bias assessment: clarifying the terminology for study evaluation in JBI systematic reviews
Notice bibliographique
Résumé
The foundations for critical appraisal of literature have largely progressed through the development of epidemiologic research methods and the use of research to inform medical teaching and practice. This practical application of research is referred to as evidence-based medicine and has delivered a standard for the health care profession where clinicians are equally as engaged in conducting scientific research as they are in the practice of delivering treatments. Evidence-based medicine, now referred to as evidence-based health care, has generally been operationalized through empirically supported treatments, whereby the choice of treatments is substantiated by scientific support, usually by means of an evidence synthesis. As evidence synthesis methodology has advanced, guidance for the critical appraisal of primary research has emphasized a distinction from the assessment of internal validity required for synthesized research. This assessment is conceptualized and branded in various ways in the literature, such as risk of bias, critical appraisal, study validity, methodological quality, and methodological limitations. This paper provides a discussion of the definitions and characteristics of these terms, concluding with a recommendation for JBI to adopt the term "risk of bias" assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,735 | 0,834 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,046 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,073 |
| Communication savante | 0,043 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,019 | 0,030 |
| Intégrité de la recherche | 0,031 | 0,045 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».