Has the quality of reporting of randomized controlled trials in thoracic surgery improved?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the quality of reporting of randomized controlled trials (RCTs) in the thoracic surgery literature according to Consolidated Standard for Reporting of Trials (CONSORT) and to determine predictors of quality. METHODS: All RCTs published in four principal journals between 1998 and 2013 were identified in PubMed. Two independent reviewers assessed each trial using the CONSORT checklist (1996) with discrepancies resolved by a third reviewer. Mean checklist scores were compared between trials published from 1998 to 2005 and 2006 to 2013. The κ statistic for inter-rater agreement was calculated. Stepwise multivariable linear regression was then performed to identify independent predictors of quality. RESULTS: After 2 rounds of review, 203 of the 2838 identified articles met inclusion criteria. The overall κ coefficient was 0.95 indicating very good agreement between reviewers. The mean CONSORT score was significantly higher in 2006-13 [mean 10.8; 95% confidence interval (CI): 10.3-11.2] than in 1998-2005 (mean 9.3; 95% CI: 8.7-9.6). On multivariable analysis, there was strong evidence of an increased mean CONSORT score in studies comparing non-surgical interventions, multicentre trials, publications after 2006, studies with increased number of authors and studies funded by industries. CONCLUSIONS: Our study suggests that the quality of reporting in the thoracic surgery literature is improving with time and is predicted by factors including number of authors, multicentre trials, type of comparison, time period of publication and industry sponsorship. Ongoing efforts should be made to improve the quality of reporting in thoracic surgery.
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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 | 0,796 | 0,923 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,017 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».