Data extraction methods for systematic review (semi)automation: Update of a living systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background The reliable and usable (semi) automation of data extraction can support the field of systematic review by reducing the workload required to gather information about the conduct and results of the included studies. This living systematic review examines published approaches for data extraction from reports of clinical studies. Methods We systematically and continually search PubMed, ACL Anthology, arXiv, OpenAlex via EPPI-Reviewer, and the dblp computer science bibliography databases. Full text screening and data extraction are conducted using a mix of open-source and commercial tools. This living review update includes publications up to August 2024 and OpenAlex content up to September 2024. Results 117 publications are included in this review. Of these, 30 (26%) used full texts while the rest used titles and abstracts. A total of 112 (96%) publications developed classifiers for randomised controlled trials. Over 30 entities were extracted, with PICOs (population, intervention, comparator, outcome) being the most frequently extracted. Data are available from 53 (45%), and code from 49 (42%) publications. Nine (8%) implemented publicly available tools. Conclusions This living systematic review presents an overview of (semi)automated data-extraction literature of interest to different types of literature review. We identified a broad evidence base of publications describing data extraction for interventional reviews and a small number of publications extracting other study types. Between review updates, large language models emerged as a new tool for data extraction. While facilitating access to automated extraction, they showed a trend of decreasing quality of results reporting, especially quantitative results such as recall and lower reproducibility of results. Compared with the previous update, trends such as transition to relation extraction and sharing of code and datasets stayed similar.
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
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 | 0,365 | 0,646 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,065 | 0,050 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,011 |
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 ».