What are the best methods for rapid reviews of the research evidence? A systematic review of reviews and primary studies
Notice bibliographique
Résumé
Rapid review methodology aims to facilitate faster conduct of systematic reviews to meet the needs of the decision-maker, while also maintaining quality and credibility. This systematic review aimed to determine the impact of different methodological shortcuts for undertaking rapid reviews on the risk of bias (RoB) of the results of the review. Review stages for which reviews and primary studies were sought included the preparation of a protocol, question formulation, inclusion criteria, searching, selection, data extraction, RoB assessment, synthesis, and reporting. We searched 11 electronic databases in April 2022, and conducted some supplementary searching. Reviewers worked in pairs to screen, select, extract data, and assess the RoB of included reviews and studies. We included 15 systematic reviews, 7 scoping reviews, and 65 primary studies. We found that several commonly used shortcuts in rapid reviews are likely to increase the RoB in the results. These include restrictions based on publication date, use of a single electronic database as a source of studies, and use of a single reviewer for screening titles and abstracts, selecting studies based on the full-text, and for extracting data. Authors of rapid reviews should be transparent in reporting their use of these shortcuts and acknowledge the possibility of them causing bias in the results. This review also highlights shortcuts that can save time without increasing the risk of bias. Further research is needed for both systematic and rapid reviews on faster methods for accurate data extraction and RoB assessment, and on development of more precise search strategies.
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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 | 0,923 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,044 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,064 | 0,053 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,016 |
| Communication savante | 0,039 | 0,060 |
| Science ouverte | 0,013 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,008 |
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 ».