The Extent of the Use of GRADE in Campbell Systematic Reviews: A Systematic Survey
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To conduct a systematic survey on the extent of the use of the grading of recommendations, assessment, development, and evaluations (GRADE) and other evidence grading systems in Campbell systematic reviews (SRs). Study Design and Settings: Campbell SRs published before January 1st, 2024, that used evidence grading systems were included. General characteristics and details of a summary of findings (SoF) table and an evidence profile (EP) were independently extracted by two investigators. Results: Among 234 SRs retrieved, 46 (19.66%) used evidence grading systems, all of which were GRADE. One used GRADE erroneously to rate the quality of individual studies rather than the body of evidence. The 45 SRs used GRADE to assess the certainty of a body of evidence and included 858 outcomes. Of them, the certainty in evidence for 32 were rated as high (3.73%), 170 were moderate (19.81%), 291 were low (33.92%), and 365 were very low (42.54%). Among the 1860 instances of downgrading and upgrading, the certainty in evidence was mostly downgraded for risk of bias (ROB) (1026, 55.16%) and imprecision (408, 21.94%). The large magnitude of effect (14, 0.75%) and plausible confounding (10, 0.54%) were the main upgraded factors. The proportions for higher certainty in evidence (including high and moderate) were larger in the international development (9.59%) and social welfare (7.55%) groups than in the other groups (1.37%). Conclusion: Most Campbell SRs do not assess the GRADE certainty in evidence. Where evidence is evaluated, the quality of that evidence is mainly low or very low, and this is most commonly due to serious ROB or imprecision.
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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 | 0,607 | 0,852 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».