A systematic evaluation of the quality of meta-analyses in the critical care literature
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Meta-analyses have been suggested to be the highest form of evidence available to clinicians to guide clinical practice in critical care. The purpose of this study was to systematically evaluate the quality of meta-analyses that address topics pertinent to critical care. METHODS: To identify potentially eligible meta-analyses for inclusion, a systematic search of Medline, EMBASE and the Cochrane Database of Systematic Reviews was undertaken, using broad search terms relevant to intensive care, including: intensive care, critical care, shock, resuscitation, inotropes and mechanical ventilation. Predetermined inclusion criteria were applied to each identified meta-analysis independently by two authors. To assess report quality, the included meta-analyses were assessed using the component and overall scores from the Overview Quality Assessment Questionnaire (OQAQ). The quality of reports published before and after the publication of the QUOROM statement was compared. RESULTS: A total of 139 reports of meta-analyses were included (kappa = 0.93). The overall quality of reports of meta-analyses was found to be poor, with an estimated mean overall OQAQ score of 3.3 (95% CI; 3.0-3.6). Only 43 (30.9%) were scored as having minimal or minor flaws (>5). We noted problems with the reporting of key characteristics of meta-analyses, such as performing a thorough literature search, avoidance of bias in the inclusion of studies and appropriately referring to the validity of the included studies. After the release of the QUOROM statement, however, an improvement in the overall quality of published meta-analyses was noted. CONCLUSION: The overall quality of the reports of meta-analyses available to critical care physicians is poor. Physicians should critically evaluate these studies prior to considering applying the results of these studies in their clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,177 | 0,483 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».