Two decades of network meta‐analysis: Roadmap to their applications and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Recently, Ades and colleagues discussed the controversies and advancements in network meta-analysis (NMA) over the past two decades, discussing its reliability, assumptions, novel approaches, and provided some useful recommendations for the conduction of NMAs. The present discussion paper builds on the insights by Ades and colleagues, providing a roadmap for NMA applications, advancements in software and tools, and approaches designed to facilitate the assessment and interpretation of NMA findings. It also discusses the impact of NMA across disciplines, particularly for policymakers and guideline developers. Despite 20 years of NMA history, challenges remain in understanding and assessing assumptions, communicating and interpreting findings, and applying common approaches like network meta-regression and NMA involving non-randomized studies in readily available software. NMA has proven particularly valuable in clinical decision-making, which highlights the need for additional training and interdisciplinary collaboration of knowledge users, including patient engagement, to enhance its adoption and address real-world problems.
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 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 | 0,411 | 0,611 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,014 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».