Invited review: Recommendations for reporting intervention studies on reproductive performance in dairy cattle: Improving design, analysis, and interpretation of research on reproduction
Notice bibliographique
Résumé
Abundant evidence from the medical, veterinary, and animal science literature demonstrates that there is substantial room for improvement of the clarity, completeness, and accuracy of reporting of intervention studies. More rigorous reporting guidelines are needed to improve the quality of data available for use in comparisons of outcomes (or meta-analyses) of multiple studies. Because of the diversity of factors that affect reproduction and the complexity of interactions between these, a systematic approach is required to design, conduct, and analyze basic and applied studies of dairy cattle reproduction. Greater consistency, clarity, completeness, and correctness of design and reporting will improve the value of each report and allow for greater depth of evaluation in meta-analyses. Each of these benefits will improve understanding and application of current knowledge and better identify questions that require additional modeling or primary research. The proposed guidelines and checklist will aid in the design, conduct, analysis, and reporting of intervention studies. We propose an adaptation of the REFLECT (Reporting Guidelines for Randomized Controlled Trials for Livestock and Food Safety) statement to provide guidelines and a checklist specific to reporting intervention studies in dairy cattle reproduction. Furthermore, we provide recommendations that will assist investigators to produce studies with greater internal and external validity that can more often be included in systematic reviews and global meta-analyses. Such studies will also assist the development of models to describe the physiology of reproduction.
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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 | 0,182 | 0,438 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,012 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».