ASReviewツールを用いたエビデンス統合のための機械学習支援スクリーニング：方法論的ケーススタディ

科学分野:

• 医療情報学
• 系統的レビュー方法論
• がん研究

背景:

• 系統的文献レビューは、エビデンスに基づく医療にとって重要ですが、労働集約的です。
• 文献スクリーニングの自動化または半自動化により、作業負荷と時間を大幅に削減できます。
• がん免疫療法の研究では、試験データを統合するための効率的な方法が必要です。

研究 の 目的:

• 文献スクリーニングのためのASReviewソフトウェアの実現可能性、利点、および制限を評価すること。
• ASReviewを使用してがん免疫療法の試験のデータベースを構築すること。
• 系統的レビューにおけるASReviewの作業負荷削減とリソース節約の可能性を評価すること。

主な方法:

• ASReviewソフトウェアを使用して、文献スクリーニングのために取得した記録をランク付けしました。
• このツールのユーザビリティ、効率性、および関連記録を特定する上での有効性を評価しました。
• ソフトウェアを使用してがん免疫療法の試験のデータベースを構築しました。

主要な成果:

• ASReviewは、関連記録を特定する上での使いやすさと効率を実証しました。
• このソフトウェアは、従来の 2 人のレビュー担当者による系統的レビューと比較して、リソースを節約できる可能性があります。
• 透明性と再現性を維持するためには、事前定義された手順が不可欠です。

結論:

• ASReviewは、系統的レビューにおける文献スクリーニングの作業負荷を削減するための実行可能なツールです。
• このソフトウェアは効率性の点で利点がありますが、透明性と再現性のためには慎重な実装が必要です。
• 制限事項には、既存のプロジェクトへの参照の追加の難しさや、アルゴリズムの学習動作が含まれます。