Assessing the certainty of the evidence in systematic reviews: importance, process, and use
Notice bibliographique
Résumé
When interpreting results and drawing conclusions, authors of systematic reviews should consider the limitations of the evidence included in their review. The Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach provides a framework for the explicit consideration of the limitations of the evidence included in a systematic review, and for incorporating this assessment into the conclusions. Assessments of certainty of evidence are a methodological expectation of systematic reviews. The certainty of the evidence is specific to each outcome in a systematic review and can be rated as high, moderate, low, or very low. Because it will have an important impact, before assessing the certainty of evidence, reviewers must clarify the intent of their question: are they interested in causation or association. Serious concerns regarding limitations in the study design, inconsistency, imprecision, indirectness, and publication bias can decrease the certainty of the evidence. Using an example, this article describes and illustrates the importance and the steps for assessing the certainty of evidence and drawing accurate conclusions in a systematic review.
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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 | 0,795 | 0,936 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,047 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,021 |
| Communication savante | 0,043 | 0,046 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».