Managing the incidence of selective reporting bias: a survey of Cochrane review groups
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Selective reporting bias (SRB), the incomplete publication of outcomes measured or of analyses performed in a study, may lead to the over- or underestimation of treatment effects or harms. Cochrane systematic reviews of interventions are required to assess the risk of SRB, achieved in part by applying the Cochrane risk of bias tool to each included randomised trial. The Cochrane Handbook outlines strategies for a comprehensive risk of bias assessment, but the extent to which these are followed by Cochrane review groups (CRGs) has not been assessed to date. The objective of this study was to determine the methods which CRGs require of their authors to address SRB within systematic reviews, and how SRB risk assessments are verified. METHODS: A cross-sectional survey was developed and distributed electronically to the 52 CRGs involved in intervention reviews. RESULTS: Responses from 42 CRGs show that the majority refer their authors to the Cochrane Handbook for specific instruction regarding assessments of SRB. The handbook strategies remain variably enforced, with 57 % (24/42) of CRGs not requiring review authors to search for included trial protocols and 31 % (13/42) not requiring that contact with individual study authors be attempted. Only half (48 %, 20/42) of the groups consistently verify review authors' assessments of the risk of SRB to ensure completeness. CONCLUSIONS: A range of practices are used by CRGs for addressing SRB, with many steps outlined in the Cochrane Handbook being encouraged but not required. The majority of CRGs do not consider their review authors to be sufficiently competent to assess for SRB, yet risk of bias assessments are not always verified by editors before publication. The implications of SRB may not be fully appreciated by all CRGs, and resolving the identified issues may require an approach targeting several steps in the systematic review process.
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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 | 0,838 | 0,785 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,104 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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 ».