Critiplot: A Comprehensive Python Package and Web Tool for Visualizing Risk-of-Bias Assessments in Evidence Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Risk-of-bias (RoB) assessment is a critical component of evidence synthesis, yet visualization of these assessments remains challenging due to the diversity of assessment tools and a lack of standardized visualization approaches. This study aimed to develop Critiplot, a comprehensive solution comprising a Python package and a web tool that supports visualization of multiple RoB assessment frameworks including the Newcastle-Ottawa Scale (NOS), ROBIS, JBI checklists for case reports and case series, and GRADE – a combination not comprehensively supported by any existing single tool. Critiplot is the first tool to generate publication-ready visualizations for each of these frameworks separately, as well as in a unified manner.Methods: Critiplot was developed using Python 3.11, with Streamlit for the web interface, and as a standalone Python package. The tool supports five major RoB assessment tools: Newcastle-Ottawa Scale (NOS), GRADE, ROBIS, JBI Case Report, and JBI Case Series. The tool was evaluated through a technical assessment of its visualization capabilities and a comparative analysis with existing visualization tools. Test datasets were created to represent typical use cases for each assessment tool, including variations in study numbers, RoB distributions, and data formats. Edge case datasets were also created to test the tool's handling of missing data, invalid scores, and inconsistent formatting.Results: Critiplot successfully generates publication-ready traffic light plots and weighted bar plots for all supported assessment tools. The tool offers multiple visualization themes and supports various output formats (PNG, PDF, SVG, EPS). Critiplot is the first tool to generate publication-ready visualizations for NOS, ROBIS, JBI, and GRADE assessments both individually for each framework and in a unified manner within a single platform. The Python package allows for programmatic integration into analysis pipelines, while the web application provides an accessible interface for users without programming experience. Performance evaluation showed that Critiplot efficiently handled datasets of varying sizes, with processing times ranging from 1.5 seconds for 3 studies to 3.8 seconds for 10 studies. The tool demonstrated robustness in handling edge cases, providing clear error messages in 98% of test cases with invalid inputs.Conclusion: Critiplot addresses a significant gap in evidence synthesis methodologies by providing a unified, reproducible approach to RoB visualization across multiple assessment frameworks. Its unique capability to visualize each framework separately (NOS, ROBIS, JBI, and GRADE) alongside unified visualization makes it a pioneering solution. Its open-source design and intuitive interface (both as a package and web tool) make it a valuable addition to the biomedical informatics toolkit, promoting methodological standardization and enhancing the clarity and reproducibility of RoB assessments.
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 | 0,025 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,100 | 0,019 |
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 ».