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Enregistrement W4414041103 · doi:10.1016/j.jclinepi.2025.111970

Overview of evidence synthesis types and modes

2025· article· en· W4414041103 sur OpenAlexaff
Barbara Nußbaumer-Streit, Andrew Booth, Chantelle Garritty, Candyce Hamel, Zachary Munn, Andrea C. Tricco, Danielle Pollock

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalOttawa Public HealthOttawa HospitalUniversity of OttawaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesNÖ Gesundheits- und SozialfondsNational Health and Medical Research CouncilDonau-Universität KremsNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésEvidence-based medicineSystematic reviewEvidence-based practiceBest evidenceMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Evidence syntheses systematically compile and analyze information from multiple sources to support health-care decision-making. As many different types of questions need to be answered in health care, different evidence synthesis types have emerged. In this article, we introduce the most common types of evidence synthesis. STUDY DESIGN AND SETTING: We discuss the aims, key methodological features, and illustrative examples of different evidence synthesis types and modes, drawing on our work with the Evidence Synthesis Taxonomy Initiative (ESTI). RESULTS: Evidence synthesis types include systematic reviews, qualitative evidence syntheses, mixed methods reviews, overviews of reviews, and 'big picture reviews' (scoping reviews, mapping reviews, and evidence gap maps). Additionally, we focus on rapid and living reviews as modes and how they can be applied to different evidence synthesis types. CONCLUSION: It is essential to understand the main types of evidence synthesis to choose the most suitable method for addressing a specific health-related question. PLAIN LANGUAGE SUMMARY: Health-care decisions should be based on the best available evidence. To bring together findings from many studies, researchers use evidence synthesis-structured methods that summarize what is known on a topic. Because health questions differ, various types of evidence syntheses exist, each designed for specific needs. This article explains the aims and characteristics of the most common types of evidence synthesis: systematic reviews, overviews of reviews, qualitative evidence syntheses, mixed methods reviews, and 'big picture reviews' (scoping reviews, mapping reviews, and evidence gap maps). We also describe two ways evidence syntheses can be carried out: rapid reviews (done quickly to support urgent decisions) and living reviews (regularly updated as new evidence becomes available). Understanding the different approaches helps clinicians, patients, and policymakers select the right type of review for their health questions. This ensures that decisions are guided by evidence that is both reliable and appropriate for the situation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,299
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,571
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,701
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2990,571
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,022
Bibliométrie0,0690,044
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0300,022
Science ouverte0,0110,018
Intégrité de la recherche0,0130,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0650,018

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 Opus0,980
Tête enseignante GPT0,749
Écart entre enseignants0,230 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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