Delphi survey on the most promising areas and methods to improve systematic reviews’ production and updating
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Systematic reviews (SRs) are invaluable evidence syntheses, widely used in biomedicine and other scientific areas. Tremendous resources are being spent on the production and updating of SRs. There is a continuous need to automatize the process and use the workforce and resources to make it faster and more efficient. METHODS: Information gathered by previous EVBRES research was used to construct a questionnaire for round 1 which was partly quantitative, partly qualitative. Fifty five experienced SR authors were invited to participate in a Delphi study (DS) designed to identify the most promising areas and methods to improve the efficient production and updating of SRs. Topic questions focused on which areas of SRs are most time/effort/resource intensive and should be prioritized in further research. Data were analysed using NVivo 12 plus, Microsoft Excel 2013 and SPSS. Thematic analysis findings were used on the topics on which agreement was not reached in round 1 in order to prepare the questionnaire for round 2. RESULTS: Sixty percent (33/55) of the invited participants completed round 1; 44% (24/55) completed round 2. Participants reported average of 13.3 years of experience in conducting SRs (SD 6.8). More than two thirds of the respondents agreed/strongly agreed the following topics should be prioritized: extracting data, literature searching, screening abstracts, obtaining and screening full texts, updating SRs, finding previous SRs, translating non-English studies, synthesizing data, project management, writing the protocol, constructing the search strategy and critically appraising. Participants have not considered following areas as priority: snowballing, GRADE-ing, writing SR, deduplication, formulating SR question, performing meta-analysis. CONCLUSIONS: Data extraction was prioritized by the majority of participants as an area that needs more research/methods development. Quality of available language translating tools has dramatically increased over the years (Google translate, DeepL). The promising new tool for snowballing emerged (Citation Chaser). Automation cannot substitute human judgement where complex decisions are needed (GRADE-ing). TRIAL REGISTRATION: Study protocol was registered at https://osf.io/bp2hu/ .
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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 | 0,194 | 0,241 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».