MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1975985720 · doi:10.2196/jmir.7.2.e21

"Is Cybermedicine Killing You?" - The Story of a Cochrane Disaster

2005· review· en· W1975985720 sur OpenAlexaff
Günther Eysenbach, Per Egil Kummervold

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2005
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublicationInternet privacyThe InternetPublic relationsMedicinePsychologyComputer sciencePolitical scienceWorld Wide WebLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This editorial briefly reviews the series of unfortunate events that led to the publication, dissemination, and eventual retraction of a flawed Cochrane systematic review on interactive health communication applications (IHCAs), which was widely reported in the media with headlines such as "Internet Makes Us Sick," "Knowledge May Be Hazardous to Web Consumers' Health," "Too Much Advice Can Be Bad for Your Health," "Click to Get Sick?," and even "Is Cybermedicine Killing You?". While the media attention helped to speed up the identification of errors, leading to a retraction of the review after only 13 days, a paper published in this issue of JMIR by Rada shows that the retraction, in contrast to the original review, remained largely unnoticed by the public. We discuss the three flaws of the review, which include (1) data extraction and coding errors, (2) the pooling of heterogeneous studies, and (3) a problematic and ambiguous scope and, possibly, some overlooked studies. We then discuss "retraction ethics" for researchers, editors/publishers, and journalists. Researchers and editors should, in the case of retractions, match the aggressiveness of the original dissemination campaign if errors are detected. It is argued that researchers and their organizations may have an ethical obligation to track down journalists who reported stories on the basis of a flawed study and to specifically ask them to publish an article indicating the error. Journalists should respond to errors or retractions with reports that have the same prominence as the original story. Finally, we look at some of the lessons for the Cochrane Collaboration, which include (1) improving the peer-review system by routinely sending out pre-prints to authors of the original studies, (2) avoiding downplay of the magnitude of errors if they occur, (3) addressing the usability issues of RevMan, and (4) making critical articles such as retraction notices open access.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,165
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,614
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,873

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1650,614
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0140,010
Études des sciences et des technologies0,0050,010
Communication savante0,0140,017
Science ouverte0,0050,008
Intégrité de la recherche0,0220,024
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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.

Tête enseignante Opus0,416
Tête enseignante GPT0,624
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical Internet ResearchMême sujetSocial Media in Health EducationTravaux en français237 207