An introduction to methodological issues when including non‐randomised studies in systematic reviews on the effects of interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Methods need to be further developed to include non-randomised studies (NRS) in systematic reviews of the effects of health care interventions. NRS are often required to answer questions about harms and interventions for which evidence from randomised controlled trials (RCTs) is not available. Methods used to review randomised controlled trials may be inappropriate or insufficient for NRS. AIM AND METHODS: A workshop was convened to discuss relevant methodological issues. Participants were invited from important stakeholder constituencies, including methods and review groups of the Cochrane and Campbell Collaborations, the Cochrane Editorial Unit and organisations that commission reviews and make health policy decisions. The aim was to discuss methods for reviewing evidence when including NRS and to formulate methodological guidance for review authors. WORKSHOP FORMAT: The workshop was structured around four sessions on topics considered in advance to be most critical: (i) study designs and bias; (ii) confounding and meta-analysis; (iii) selective reporting; and (iv) applicability. These sessions were scheduled between introductory and concluding sessions. SUMMARY: This is the first of six papers and provides an overview. Subsequent papers describe the discussions and conclusions from the four main sessions (papers 2 to 5) and summarise the proposed guidance into lists of issues for review authors to consider (paper 6). Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,602 | 0,744 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,022 |
| Communication savante | 0,017 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,048 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,009 |
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 ».