Investigating clinical heterogeneity in systematic reviews: a methodologic review of guidance in the literature
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: While there is some consensus on methods for investigating statistical and methodological heterogeneity, little attention has been paid to clinical aspects of heterogeneity. The objective of this study is to summarize and collate suggested methods for investigating clinical heterogeneity in systematic reviews. METHODS: We searched databases (Medline, EMBASE, CINAHL, Cochrane Library, and CONSORT, to December 2010) and reference lists and contacted experts to identify resources providing suggestions for investigating clinical heterogeneity between controlled clinical trials included in systematic reviews. We extracted recommendations, assessed resources for risk of bias, and collated the recommendations. RESULTS: One hundred and one resources were collected, including narrative reviews, methodological reviews, statistical methods papers, and textbooks. These resources generally had a low risk of bias, but there was minimal consensus among them. Resources suggested that planned investigations of clinical heterogeneity should be made explicit in the protocol of the review; clinical experts should be included on the review team; a set of clinical covariates should be chosen considering variables from the participant level, intervention level, outcome level, research setting, or others unique to the research question; covariates should have a clear scientific rationale; there should be a sufficient number of trials per covariate; and results of any such investigations should be interpreted with caution. CONCLUSIONS: Though the consensus was minimal, there were many recommendations in the literature for investigating clinical heterogeneity in systematic reviews. Formal recommendations for investigating clinical heterogeneity in systematic reviews of controlled trials are required.
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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 | 0,981 | 0,987 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,059 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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