Ethics information retrieval in HTA: state of current practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Though there have been longstanding discussions on the value of ethics in health technology assessment (HTA), less awareness exists on ethics information retrieval methods. This study aimed to scope available evidence and determine current practices for ethics information retrieval in HTA. METHODS: Literature searches were conducted in Ovid MEDLINE, LISTA, Scopus, and Google Scholar. Once a list of relevant articles was determined, citation tracking was conducted via Scopus. HTA agency websites were searched for published guidance on ethics searching, and for reports which included ethical analyses. Methods sections of each report were analyzed to determine the databases, subject headings, and keywords used in search strategies. The team also reached out to information specialists for insight into current search practices. RESULTS: Findings from this study indicate that there is still little published guidance from HTA agencies, few HTAs that contain substantial ethical analysis, and even less information on the methodology for ethics information retrieval. The researchers identified twenty-five relevant HTAs. Ten of these reports did not utilize subject-specific databases outside health sciences. Eight reports published ethics searches, with significant overlap in subject headings and text words. CONCLUSIONS: This scoping study of current practice in HTA ethics information retrieval highlights findings of previous studies-while ethics analysis plays a crucial role in HTA, methods for literature searching remain relatively unclear. These findings provide insight into the current state of ethics searching, and will inform continued work on filter development, database selection, and grey literature searching.
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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 | 0,362 | 0,631 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,025 |
| Communication savante | 0,039 | 0,045 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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 ».