Prediction models for diagnosis and prognosis of covid-19 infection: systematic review and critical appraisal
Questo studio è stato identificato come potenzialmente ad alto impatto.
La metrica High Impact di OE, guidata dall'AI, stima l'influenza che un articolo potrebbe avere integrando i segnali della rivista in cui è stato pubblicato e il contenuto scientifico dell'articolo stesso.
Sviluppato utilizzando un'elaborazione del linguaggio naturale all'avanguardia, il modello High Impact di OE prevede in modo più accurato la futura performance citazionale di uno studio rispetto al solo fattore di impatto della rivista.
Ciò consente di riconoscere prima le ricerche clinicamente significative e aiuta i lettori a concentrarsi sugli articoli che hanno maggiori probabilità di influenzare la pratica futura.
OrthoEvidence Journal (OE Journal) - ACE Report
OE Journal. 2020;8(8):6 BMJ 2020;369:m1328Riassunto dello studio
The COVID-19 pandemic continues to affect nearly the entire world, and has been accompanied by an 'infodemic', whereby an overabundance of information of varying quality continues to be published at unprecedented rates. Thus, the authors of this study conducted a rapid systematic review and critical appraisal of all modelling studies in the literature on the topic of COVID-19. Most studies had poor performance in terms of discrimination, were not well-reported, did not have their calibration assessed, and were at high risk of bias. All modelling studies early in this pandemic should be interpreted with a high degree of caution.
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