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Enregistrement W4367848592 · doi:10.1136/bmj-2022-073538

Transparent reporting of multivariable prediction models for individual prognosis or diagnosis: checklist for systematic reviews and meta-analyses (TRIPOD-SRMA)

2023· article· en· W4367848592 sur OpenAlexfundno aff
Kym I E Snell, Brooke Levis, Johanna AAG Damen, Paula Dhiman, Thomas P. A. Debray, Lotty Hooft, Johannes B. Reitsma, Karel G.M. Moons, Gary S. Collins, Richard D Riley

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilKU LeuvenUniversiteit MaastrichtUniversity of North Carolina at Chapel HillUniversiteit UtrechtUniversity of OxfordUniversity of LeicesterDalhousie UniversityUniversity of CambridgeCancer Research UKKeele UniversityMonash UniversityVanderbilt UniversityAmsterdam University Medical CentersNeuroscience Research AustraliaUniversity of New South WalesCleveland ClinicBrigham and Women's Hospital
Mots-clésChecklistSystematic reviewMeta-analysisComputer sciencePredictive modellingGuidelineTripod (photography)Field (mathematics)MEDLINEData scienceData miningArtificial intelligenceMedicineMachine learningPsychologyPathologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most clinical specialties have a plethora of studies that develop or validate one or more prediction models, for example, to inform diagnosis or prognosis. Having many prediction model studies in a particular clinical field motivates the need for systematic reviews and meta-analyses, to evaluate and summarise the overall evidence available from prediction model studies, in particular about the predictive performance of existing models. Such reviews are fast emerging, and should be reported completely, transparently, and accurately. To help ensure this type of reporting, this article describes a new reporting guideline for systematic reviews and meta-analyses of prediction model research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,255
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,228
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,742
Score d'incertitude au seuil0,778

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2550,228
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,004
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,948
Tête enseignante GPT0,619
Écart entre enseignants0,329 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations156
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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