Key concepts in rapid reviews: an overview
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Rapid reviews have gained popularity as a pragmatic approach to synthesize evidence in a timely manner to inform decision-making in healthcare. This article provides an overview of the key concepts and methodological considerations in conducting rapid reviews, drawing from a series of recently published guidance papers by the Cochrane Rapid Reviews Methods Group. STUDY DESIGN AND SETTING: We discuss the definition, characteristics, and potential applications of rapid reviews and the trade-offs between speed and rigor. We present a practical example of a rapid review and highlight the methodological considerations outlined in the updated Cochrane guidance, including recommendations for literature searching, study selection, data extraction, risk of bias assessment, synthesis, and assessing the certainty of evidence. RESULTS: Rapid reviews can be a valuable tool for evidence-based decision-making, but it is essential to understand their limitations and adhere to methodological standards to ensure their validity and reliability. CONCLUSION: As the demand for rapid evidence synthesis continues to grow, further research is needed to refine and standardize the methods and reporting of rapid reviews.
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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 | 0,296 | 0,600 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,051 | 0,052 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,025 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,009 |
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 ».