Issues relating to selective reporting when including non‐randomized studies in systematic reviews on the effects of healthcare interventions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Selective outcome and analysis reporting (SOR and SAR) occur when only a subset of outcomes measured and analyzed in a study is fully reported, and are an important source of potential bias. KEY METHODOLOGICAL ISSUES: We describe what is known about the prevalence and effects of SOR and SAR in both randomized controlled trials (RCTs) and non-randomized studies (NRS), and the effects of SOR and SAR on summary effect estimates and conclusions in systematic reviews of the effectiveness of healthcare interventions. GUIDANCE: Review authors should always suspect SOR and SAR in reviews that include NRS, assess primary studies for the risk of bias, and make reasonable attempts to retrieve study protocols or other documentation developed before study recruitment began. There are clues that may suggest SOR or SAR in NRS, including differences between the methods and results sections of the publication, study funder, and differences between study protocol or registration information and the study report. CONCLUSION: Existing evidence about reporting biases in primary studies comes almost exclusively from methodological reviews of RCTs. The prevalence and impact of SOR and SAR in NRS are likely even greater than in RCTs but it is difficult to identify and confirm selective reporting in NRS. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,889 | 0,980 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle