Development of a topic‐specific bibliographic database supporting the updates of SPIRIT 2013 and CONSORT 2010
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: An important mechanism of research waste is inadequate incorporation of, and references to, previous relevant research. Identifying references for a research manuscript can be challenging, in part due to the exponential rise in potentially relevant literature to consider. For large research projects, such as developing or updating reporting guidelines, it may be helpful to construct a supportive topic-specific bibliographic database. Methods: In support of updating the Standard Protocol Items: Recommendations for Interventional Trials (SPIRIT) 2013 and the CONsolidated Standards Of Reporting Trials (CONSORT) 2010, we developed the SPIRIT-CONSORT Evidence Bibliographic database (SCEBdb): a freely available topic-specific bibliographic database of publications providing an evidence foundation for the updates. We searched multiple sources of potential publications and tagged included ones with database-specific keywords. For context, we also formulated 10 core considerations for constructing topic-specific bibliographic databases and identified and described 5 illustrative other databases. Results: As of April 2024, the SCEBdb included 846 publications. The database proved useful as a supplementary information source for our scoping review of published comments on SPIRIT 2013 and CONSORT 2010, for a supplementary Delphi process, and in the writing phase of the guidance documents. We expect that the database will be useful for future projects within the fields of clinical research methodology, bias, evidence synthesis, and randomized trials. Conclusion: The methods involved in constructing the SCEBdb, and our suggested core considerations for topic-specific bibliographic databases, could be helpful for researchers reflecting on whether, and how, to develop a topic-specific bibliographic database.
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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 | 0,378 | 0,648 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,115 | 0,113 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,024 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,092 | 0,050 |
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 ».