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Enregistrement W4407622897 · doi:10.1016/j.dentre.2025.100152

Key strategies for evidence synthesis through systematic reviews in Dentistry

2025· article· en· W4407622897 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDentistry Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKey (lock)Systematic reviewDentistryMedicineMEDLINEComputer sciencePolitical scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systematic reviews in dentistry are increasing in numbers and scope, influencing and informing the overall practice. Quality conduct of these reviews is indispensable. Key strategies should be followed to execute these effectively, starting with assembling the team with all the experts playing the right roles. Formulating the question and registering the review at a protocol registry are important aspects and it should be noted that the right search strategy is followed, where all the databases are thoroughly searched with the guidance from an information specialist. Critical appraisal of the quality of included studies should be performed with an objective tool after the included studies get the data extracted by two reviewers, getting conflicts resolved by a third one. Analyzed data should be schematically presented comprehensively in the results section and suitable conclusions should be drawn, often augmented with generating recommendations for the practice. Dissemination of the results and their implications on practice should be considered a crucial and pivotal part of the review process, as this serves the purpose of the research by creating the impact in the right domains.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,143
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,229
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1430,229
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,004
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0040,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,005

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 Opus0,787
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,204 · 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