Does the CONSORT checklist improve the quality of reports of randomised controlled trials? A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether the adoption of the CONSORT checklist is associated with improvement in the quality of reporting of randomised controlled trials (RCTs). DATA SOURCES: MEDLINE, EMBASE, Cochrane CENTRAL, and reference lists of included studies and of experts were searched to identify eligible studies published between 1996 and 2005. STUDY SELECTION: Studies were eligible if they (a) compared CONSORT-adopting and non-adopting journals after the publication of CONSORT, (b) compared CONSORT adopters before and after publication of CONSORT, or (c) a combination of (a) and (b). Outcomes examined included reports for any of the 22 items on the CONSORT checklist or overall trial quality. DATA SYNTHESIS: 1128 studies were retrieved, of which 248 were considered possibly relevant. Eight studies were included in the review. CONSORT adopters had significantly better reporting of the method of sequence generation (risk ratio [RR], 1.67; 95% CI, 1.19-2.33), allocation concealment (RR, 1.66; 95% CI, 1.37-2.00) and overall number of CONSORT items than non-adopters (standardised mean difference, 0.83; 95% CI, 0.46-1.19). CONSORT adoption had less effect on reporting of participant flow (RR, 1.14; 95% CI, 0.89-1.46) and blinding of participants (RR, 1.09; 95% CI, 0.84-1.43) or data analysts (RR, 5.44; 95% CI, 0.73-36.87). In studies examining CONSORT-adopting journals before and after the publication of CONSORT, description of the method of sequence generation (RR, 2.78; 95% CI, 1.78-4.33), participant flow (RR, 8.06; 95% CI, 4.10-15.83), and total CONSORT items (standardised mean difference, 3.67 items; 95% CI, 2.09-5.25) were improved after adoption of CONSORT by the journal. CONCLUSIONS: Journal adoption of CONSORT is associated with improved reporting of RCTs.
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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 | 0,578 | 0,807 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,028 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,016 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».