The PRISMATIC project: protocol for a research programme on novel methods to improve reporting and peer review of systematic reviews of health evidence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Incomplete reporting about what systematic reviewers did and what they found prevents users of the report from being able to fully interpret the findings and understand the limitations of the underlying evidence. Reporting guidelines such as the PRISMA statement and its extensions are designed to improve reporting. However, there are important inconsistencies across the various PRISMA reporting guidelines, which causes confusion and misinterpretation. Coupled with this, users might need to consult multiple guidelines to gain a full understanding of the guidance. Furthermore, the current passive strategy of implementing PRISMA has not fully brought about needed improvements in the completeness of systematic review reporting. METHODS: The PRISMATIC ('PRISMA, Technology, and Implementation to enhance reporting Completeness') project aims to use novel methods to enable more efficient and effective translation of PRISMA reporting guidelines into practice. We will establish a working group who will develop a unified PRISMA statement that harmonises content across the main PRISMA guideline and several of its extensions. We will then develop a web application that generates a reporting template and checklist customised to the characteristics and methods of a systematic review ('PRISMA-Web app') and conduct a randomised trial to evaluate its impact on authors' reporting. We will also develop a web application that helps peer reviewers appraise systematic review manuscripts ('PRISMA-Peer app') and conduct a diagnostic accuracy study to evaluate its impact on peer reviewers' detection of incomplete reporting. DISCUSSION: We anticipate the novel guidance and web-based apps developed throughout the project will substantively enhance the completeness of reporting of systematic reviews of health evidence, ultimately benefiting users who rely on systematic reviews to inform health care decision-making.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Présentation des résultats · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
| gpt | Métarecherche Domaine: Présentation des résultats · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,933 | 0,937 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,029 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».