ExtractPDF:用于公共卫生系统性范围审查的科学论文的数据提取工具
Gunn E Vist1, Trine Husøy2, Michael Guy Diemar3
1Norwegian Institute of Public Health, Division for Health Services, Oslo, Norway.
使用ExtractPDF自动化科学文献评论,这是一个新的R工具,可以有效地从PDF文件中提取数据. 该软件可以加快系统审查,减少公共卫生研究中的错误和成本.
科学领域:
- 计算生物学 计算生物学
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 公共卫生信息学 公共卫生信息学
背景情况:
- 系统性审查对于公共卫生和医学领域的基于证据的决策至关重要.
- 进行系统审查通常是一个资源密集和耗时的过程.
- 自动化数据提取可以显著提高效率并降低成本.
研究的目的:
- 开发和评估ExtractPDF,一个R的命令行工具,用于从全文科学论文中自动提取数据.
- 为从众多PDF文件中提取特定信息提供可靠的计算工作流.
主要方法:
- 开发了一个新的管道架构,使用R从非结构化的PDF文档中自动提取数据.
- ExtractPDF工具旨在从多个PDF文件中提取单词或单词组合.
- 该软件在299篇论文中进行了测试,以进行公共卫生风险评估中的系统范围审查.
主要成果:
- ExtractPDF成功地提取了信息,生成了每个PDF文件的数据表.
- 该工具的输出表在数据提取过程中作为人类审核人员的验证或辅助工具.
- 该软件以精度 (0.89),回忆 (0.92),准确度 (0.86) 和F1得分 (0.91) 显示了高性能.
结论:
- ExtractPDF提供了一种新的解决方案,用于自动从PDF等非结构化格式中提取信息.
- 该工具显著加快了数据提取过程,减少了对人力资源的需求,并最大限度地减少了错误.
- ExtractPDF被证明是系统审查数据提取的可靠和有效工具,增强了研究工作流程.
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