A novel computerized approach to scoping reviews using Synthesis software: the first 15 years of The American College of Surgeons National Surgical Quality Improvement Program
Notice bibliographique
Résumé
Scoping reviews of innovations in health care characterized by large numbers and types of publications present a unique challenge. A novel software application, Synthesis, can efficiently scan the literature to map the evidence and inform practice. We applied Synthesis to the National Surgical Quality Improvement Program (NSQIP), a high-quality database designed to measure risk-adjusted 30-day surgical outcomes for national and international benchmarking. The scoping review describes the breadth of studies in the NSQIP literature. We performed a comprehensive electronic literature search using PubMed, MEDLINE, Web of Knowledge and Scopus to capture all NSQIP articles published between Jan. 1, 2000, and Dec. 31, 2020. Two reviewers independently reviewed articles to determine their relevance using predefined inclusion criteria. We imported references into Synthesis to semiautomate data management. Extracted data included surgical specialty, study type and year of publication. Of the 4661 NSQIP articles included, 3631 (77.9%) were published within the last 5 years. Among NSQIP-related articles, the most common study types were based on outcomes (46.7%) and association (41.7%), and the most common surgical specialties were general surgery and orthopedic surgery, representing 35.7% and 24.0% of the articles, respectively. Synthesis enabled a rapid review of thousands of NSQIP publications. The scoping review provided an overview of the articles in the NSQIP literature and suggested that the NSQIP is increasingly being described in publications of quality and safety in surgery.
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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 | 0,307 | 0,546 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,048 | 0,045 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,018 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,006 |
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 ».