Abstract T P408: Suboptimal Quality of Reporting of Neuroimaging Methods for Studies of Cerebral Small Vessel Disease
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The quality of reporting of neuroimaging methods for studies of cerebral small vessel disease is unknown. We systematically reviewed studies of MRI white matter hyperintensities (WMH) of vascular origin to determine the frequency of reporting of key aspects of neuroimaging methods, and whether reporting varied by sample size, study design or journal impact factor. Methods: Three raters independently reviewed 100 consecutive papers reporting WMH severity, either as a primary outcome or covariate, to abstract 50 study characteristics based on the published STRIVE standards (Wardlaw et al Lancet Neurol 2013). Final determinations were made by consensus. An aggregate quality score (range 0-11) was created by adding one point for reporting of each of 11 key characteristics (Table). Spearman correlation or chi-square test, as appropriate, were used to test associations with quality score. Results: Papers were published between 2009 and 2013 with journal impact factors ranging from 0.56 to 15.3, with cohort (79%) and case control (21%) studies represented. Quantitative computational methods were used in 28 studies. MR field strength, MRI sequence types, type of WMH measurement method, blinding and number of raters were reported frequently, but reporting of other characteristics was inconsistent (Table). Study quality score was not correlated with journal impact factor, sample size or cohort study design. Conclusions: There is inconsistent reporting of neuroimaging methods in the small vessel disease imaging literature. Increased adherence to published reporting standards, such as the STRIVE criteria, may facilitate more objective peer review of submitted manuscripts and increase the reproducibility of published results. More work is needed to facilitate adoption of standards and checklists by authors, reviewers and editors.
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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 | 0,451 | 0,723 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».