@phdthesis{leblanc_utilisation_2023,
	address = {2022-...., France},
	type = {Thèse d'exercice},
	title = {Utilisation du thésaurus {MeSH} couplé aux mots du texte par rapport à l'utilisation des mots du texte seuls: une analyse comparative à partir de requêtes {Pubmed} issues de revues systématiques},
	shorttitle = {Utilisation du thésaurus {MeSH} couplé aux mots du texte par rapport à l'utilisation des mots du texte seuls},
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	abstract = {Contexte : Face à l'augmentation exponentielle du nombre d'articles originaux et face au besoin grandissant de réaliser efficacement des synthèses de connaissances scientifiques, il apparaît primordial d'améliorer les techniques de recherche bibliographique. L'objectif de notre étude était de mesurer l'apport du thésaurus MeSH dans les requêtes Pubmed à des fins de revues systématiques de la littérature. Matériel et Méthodes : Nous avons extrait les requêtes Pubmed de 70 revues systématiques publiées dans les journaux en recherche médicale générale les plus prestigieux. Nous avons mesuré l'apport du thésaurus MeSH en termes de sensibilité, valeur prédictive positive et F-score. Résultats : L'ajout de MeSH à une requête Pubmed apportait en moyenne 4 (6\%) articles d'intérêts supplémentaires. Dans un même temps il augmentait en moyenne le nombre d'articles à trier de 769 (24\%). Le coût moyen en termes d'items supplémentaires à trier par article récolté pour les 4 articles supplémentaires était de 192 contre 85 en moyenne pour une requête sans terme MeSH. Conclusion : Il apparaît que l'apport de sensibilité du thésaurus MeSH est relativement faible et cette augmentation entraîne une perte de valeur prédictive positive significative. Le thésaurus MeSH pourrait ne pas être adapté aux enjeux futurs des revues systématiques.},
	language = {français},
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	author = {Leblanc, Victor},
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