A systematic assessment of the quality of reporting for platelet transfusion studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As evidence-based medicine assumes increasing importance, there is a need for high-quality reporting of clinical studies. A recent review of clinical platelet (PLT) studies indicated variability in reporting. We undertook a critical analysis of PLT transfusion studies to determine the quality of reporting. STUDY DESIGN AND METHODS: A systematic MEDLINE search for clinical studies of PLT transfusion was performed to identify articles. Relevant observational studies (OBS) were critiqued using the STROBE checklist and randomized controlled clinical trials (RCTs) using the CONSORT checklist. Studies were further evaluated with a PLT-specific checklist developed by the authors. Observations were analyzed descriptively and using Pareto analysis. RESULTS: A total of 772 articles were identified by the search. Eighty-six articles (23 RCTs and 63 OBS) met eligibility criteria. All RCTs, and a similar number of OBS (24), were randomly selected for analysis. Studies reported the scientific background and rationale, key results, and outcomes. OBS frequently did not consider bias and confounders. RCTs frequently did not explain bias, interim analyses, stopping rules, success of blinding, or weaknesses of multiple analyses. The PLT-specific critique found many studies adequately reported basics of the PLT product, PLT increment, and transfusion reactions. Studies frequently failed to report specific details of PLT compatibility, details of product preparation, and use of other blood products. CONCLUSION: Recently published articles of clinical PLT transfusion share common strengths and weaknesses. The quality of reporting may be improved by providing guidelines to authors and journal editors that list the essential elements of a well-reported clinical study of PLT transfusion.
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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 | 0,531 | 0,794 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,044 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».