A Study Protocol for a Comprehensive Evaluation of Two Artificial Intelligence‐Based Tools in Title and Abstract Screening for the Development of Evidence‐Based Cancer Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Background: Conducting a systematic review (SR) is a time-intensive process and represents the first phase in developing a clinical practice guideline (CPG). Completing a CPG through the Program in Evidence-Based Care (PEBC), a globally acknowledged guideline program supported by Ontario Health (Cancer Care Ontario), typically takes about 2 years. Thus, expediting an SR can significantly reduce the overall time required to complete a CPG. Our recently published review identified two artificial intelligence (AI) tools, DistillerSR and EPPI-Reviewer that reduced time in the title and abstract screening in an SR process when developing a CPG. However, the consistency and generalizability of these tools remain unclear within or across different SRs related to cancer. This study protocol aims to evaluate and compare the performance of DistillerSR and EPPI-Reviewer against human reviewers for title and abstract screening (Stage I screening) in cancer CPG development. Methods: We will conduct a retrospective simulation study to evaluate and compare the performance of DistillerSR and EPPI-Reviewer across 10 previously published CPGs by PEBC. These CPGs include the five cancer types with the highest incidence (lung, breast, prostate, colorectal, and bladder). We will run 30 simulation trials for one CPG per AI tool. Primary outcomes are workload savings and time savings in Stage I screening. The secondary outcome is the percentage of missing articles among the final included articles. This informs the accuracy and comprehensiveness of the AI tools. Descriptive and inferential statistical analysis will be conducted to evaluate the outcomes. Results: This is a study protocol. The data presented in the tables are illustrative examples rather than actual study results, in accordance with the journal s standard structure. All data included in the final study will be thoroughly validated. Discussion: This will be the first study to investigate and compare the performance of DistillerSR and EPPI-Reviewer in Stage I screening of SRs in CPGs across different cancer types. These findings will inform the reliable use of AI tools in future cancer-related CPGs. The results from this retrospective study will need to be confirmed by prospective studies.
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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 | 0,169 | 0,285 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,131 | 0,030 |
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 ».