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Machine learning for screening prioritization in systematic reviews: comparative performance of Abstrackr and EPPI-Reviewer

机译:机器学习在系统评价中筛选优先级:Abstrackr和EPPI-Reviewer的比较性能

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摘要

Screening prioritization and potential reduced screening burden. This figure demonstrates graphically how screening prioritization works. Prior to screening, the articles ultimately included are randomly dispersed (top half). Reviewers train the algorithm by manually including/excluding studies until a pre-specified number of studies are included. The algorithm then generalizes rules and prioritizes the remaining studies for evaluation by the reviewer
机译:筛选优先级并可能减少筛选负担。该图以图形方式显示了筛选优先级的工作方式。在筛选之前,最终纳入的物品是随机分散的(上半部分)。审阅者通过手动包括/排除研究来训练算法,直到包括预定数量的研究为止。然后,该算法会对规则进行泛化,并对其余研究进行优先级排序,以供审阅者进行评估

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