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Enregistrement W4407132017 · doi:10.1136/bmjebm-2023-112389

Rapid reviews methods series: guidance on rapid scoping, mapping and evidence and gap map (‘Big Picture Reviews’)

2025· article· en· W4407132017 sur OpenAlexaff
Fiona Campbell, Anthea Sutton, Danielle Pollock, Chantelle Garritty, Andrea C. Tricco, Lena Schmidt, Hanan Khalil

Notice bibliographique

RevueBMJ evidence-based medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeries (stratigraphy)Data scienceComputer scienceInformation retrievalBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scoping, mapping and evidence and gap map reviews ('Big Picture Reviews' (BPRs)) are evidence synthesis methods that address broad research questions.They provide an overview of existing evidence, identify gaps in knowledge and priorities for research.Unlike systematic reviews (SRs) of effectiveness, they do not seek to synthesise findings but to provide a description of the evidence.There has been a growth in the production of rapid BPRs to meet commissioners' and knowledge users' (KUs) needs for timely outputs.No guidance currently exists for the use of rapid approaches in BPRs, and the purpose of this paper is to address this lack.Rapid reviews include simplifying or omitting a variety of methods; however, the approaches may have varying impacts on processes and findings in different types of reviews and should be done with reference to the standard approaches for that particular methodology.BPRs differ from SRs of effectiveness, in terms of their purpose, addressing a broad research question, rather than a specific question which fits a population, intervention, comparator and outcome (PICO) framework.Developing and refining the research question and search strategy may need more time than in a SR.Search yields are typically larger with a greater proportion of time spent on identifying evidence for inclusion when compared with SRs.They do not involve a synthesis of included studies, so the impact of missing data may have less influence on the rigour of the findings than in SRs of the effect of an intervention where a pooled estimate is reported.This paper addresses these differences, and the implications of rapid approaches to BPRs, with recommendations for practice that aim to increase efficiency while maintaining rigour. WHAT IS ALREADY KNOWN ON THIS TOPIC⇒ An increasing number of rapid scoping, mapping reviews and evidence gap maps ('Big Picture Reviews' (BPRs)) are being undertaken to address broad research questions and provide an overview of a topic.While there is guidance on rapid review methods, this has not been tailored to the methods used in scoping, mapping and evidence and gap map (BPRs) reviews. WHAT THIS STUDY ADDS⇒ This paper considers how rapid methods might be applied to BPRs and the implications of these for the rigour and value of the research findings. HOW THIS STUDY MIGHT AFFECT RESEARCH, PRACTICE OR POLICY⇒ This is the first paper to provide guidance for the methods of applying rapid approaches to BPRs.It will inform both researchers and users of the potential and limitations of rapid methods in these types of reviews.It highlights gaps in knowledge, including the implications of rapid methods for the trustworthiness of BPR findings and the need for evaluation of technologies that herald opportunities for greater efficiencies in the production of trustworthy evidence syntheses.Protected by copyright, including for uses related to text and data mining, AI training, and similar technologies..

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptMétarecherche
Domaine: Méthodes · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,216
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,448
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil0,967

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2160,448
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,012
Bibliométrie0,0220,030
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0140,012
Science ouverte0,0110,013
Intégrité de la recherche0,0180,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2070,217

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.

Tête enseignante Opus0,479
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,088 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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