Assessing the quality of published genetic association studies in meta-analyses: the quality of genetic studies (Q-Genie) tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Advances in genomics technology have led to a dramatic increase in the number of published genetic association studies. Systematic reviews and meta-analyses are a common method of synthesizing findings and providing reliable estimates of the effect of a genetic variant on a trait of interest. However, summary estimates are subject to bias due to the varying methodological quality of individual studies. We embarked on an effort to develop and evaluate a tool that assesses the quality of published genetic association studies. Performance characteristics (i.e. validity, reliability, and item discrimination) were evaluated using a sample of thirty studies randomly selected from a previously conducted systematic review. RESULTS: The tool demonstrates excellent psychometric properties and generates a quality score for each study with corresponding ratings of 'low', 'moderate', or 'high' quality. We applied our tool to a published systematic review to exclude studies of low quality, and found a decrease in heterogeneity and an increase in precision of summary estimates. CONCLUSION: This tool can be used in systematic reviews to inform the selection of studies for inclusion, to conduct sensitivity analyses, and to perform meta-regressions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,409 | 0,677 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,042 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».