Comparing Artificial Intelligence and manual methods in systematic review processes: protocol for a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives This systematic review aims to evaluate the effectiveness of automated methods using artificial intelligence (AI) in conducting systematic reviews, with a focus on both performance and resource utilization compared to human reviewers. Study Design and Setting This systematic review and meta-analysis protocol follows the Cochrane Methodology protocol and review guidance. We searched five bibliographic databases to identify potential studies published in English from 2005. Two independent reviewers will screen the titles and abstracts, followed by a full-text review of the included articles. Any discrepancies will be resolved through discussion and, if necessary, referral to a third reviewer. The risk of bias (RoB) in included studies will be assessed at the outcome level using the revised Cochrane risk-of-bias tool for randomized trials and the RoB In Non-randomized Studies - of Interventions for non-randomized studies. Where appropriate, we plan to conduct meta-analysis using random-effects models to obtain pooled estimates. We will explore the sources of heterogeneity and conduct sensitivity analyses based on prespecified characteristics. Where meta-analysis is not feasible, a narrative synthesis will be performed. Results We will present the results of this review, focusing on performance and resource utilization metrics. Conclusion This systematic review will evaluate the effectiveness of automated methods, especially AI tools in systematic reviews, aiming to synthesize current evidence on their performance, resource utilization, and impact on review quality. The findings will inform evidence-based recommendations for systematic review authors and developers on implementing automation tools to optimize review efficiency while maintaining methodological rigor. In addition, we will identify key research gaps to guide future development of AI-assisted systematic review methods. Plain Language Summary A systematic review is a thorough and organized summary of all relevant studies on a specific topic. These reviews are important for gathering evidence to guide health care decisions, but they often take a lot of time and effort. Recently, tools using artificial intelligence (AI) have been developed to speed up this process. We will conduct a systematic review to see how well these AI tools perform compared to human reviewers. We will examine studies from 2005 that have used AI to conduct systematic reviews. We will assess how well AI tools find the right information, how much time and work they save, and how easy and reliable they are for users. This study aims to help researchers choose the best AI tools to make systematic reviews faster and more efficient without losing quality.
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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 | 0,143 | 0,242 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,093 | 0,015 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».