A New Process Model of Study Identification Specific to the Identification of Randomised Studies for Systematic Reviews of Medical Interventions
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recent work has illustrated that the same process of study identification is used in systematic reviews irrespective of the studies or data needs required for synthesis. We question if different review types should have their own specific models of study identification, to ensure the appropriate and timely identification of studies/study reports and to minimise research waste. Objective: In this paper, we aim to:1. illustrate and report a new process model to identify randomised studies for systematic reviews of medical interventions; and2. situate the model in context of current practice using a worked example from a recent systematic review. Method: Our model splits the identification of studies from the identification of study reports by searching in distinct phases. It begins with searches of trials registry resources to identify studies, followed by searches of bibliographic databases to identify study reports or unregistered studies. Supplementary search methods are then used to identify unpublished studies. The model includes the possibility of secondary searches, and we consider the role of update searches. Conclusion: A case study illustrates the application of the method alongside operational guidance.
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 | 0,355 | 0,510 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,016 |
| Communication savante | 0,015 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».