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Record W2902957037 · doi:10.1701/2990.29928

ROBIS: un nuovo strumento sviluppato per valutare i rischi di distorsione nelle revisioni sistematiche

2018· article· en· W2902957037 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueRecenti Progressi in Medicina · 2018
Typearticle
Languageen
FieldDecision Sciences
TopicMeta-analysis and systematic reviews
Canadian institutionsInstitute of Population and Public Health
FundersMedical Research Council
KeywordsSystematic reviewPsychological interventionRelevance (law)Scope (computer science)Identification (biology)Selection biasPsychologyGuidelineProcess (computing)MEDLINEHealth careRisk analysis (engineering)MedicineApplied psychologyComputer sciencePathologyPsychiatry

Abstract

fetched live from OpenAlex

Obiettivo. Sviluppare ROBIS, un nuovo strumento per valutare i rischi di distorsione (bias) nelle revisioni sistematiche (piuttosto che negli studi primari). Disegno di studio e setting. Per sviluppare ROBIS abbiamo utilizzato un approccio in quattro stadi: definire l’obiettivo, ricercare le prove disponibili, organizzare incontri faccia a faccia, perfezionare lo strumento attraverso uno studio pilota. Risultati. ROBIS è stato sviluppato allo scopo di valutare le revisioni sistematiche in ambito sanitario su: effetti degli interventi sanitari, diagnosi, prognosi ed eziologia. Lo strumento è destinato principalmente a coloro che sviluppano linee-guida, autori di overview di revisioni sistematiche (revisioni di revisioni) e autori di revisioni che potrebbero voler valutare o evitare rischi di bias nelle loro revisioni. Lo strumento si completa in tre fasi: 1) valutare la rilevanza del quesito di ricerca (opzionale); 2) identificare i punti critici del processo di revisione; 3) valutare il rischio complessivo di bias (distorsione sistematica). La fase 2 considera quattro domini attraverso i quali possono essere introdotti rischi di bias nelle revisioni sistematiche: 1) criteri di eleggibilità degli studi; 2) identificazione e selezione degli studi; 3) raccolta dei dati; 3) sintesi e risultati. La fase 3 valuta il rischio complessivo di bias nell’interpretazione dei risultati della revisione e se l’interpretazione ha tenuto conto degli eventuali limiti identificati in uno qualsiasi dei domini della fase 2. Sono inoltre inserite domande chiave di supporto alla valutazione di eventuali dubbi relativi al processo di conduzione della revisione (fase 2) e al complessivo rischio di bias della revisione stessa (fase 3); queste domande mirano a individuare i possibili bias che possono verificarsi durante tutto il processo di stesura di una revisione sistematica, dalla progettazione alla conduzione, alla sintesi dei risultati fino alla scrittura delle conclusioni. Conclusioni. ROBIS è il primo strumento rigorosamente disegnato e sviluppato per la valutazione del rischio di bias nelle revisioni sistematiche.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.080
metaresearch head score (Gemma)0.022
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMetaresearch, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.672
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0800.022
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0040.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0030.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0440.008

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.530
GPT teacher head0.518
Teacher spread0.012 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it