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Enregistrement W2003016532 · doi:10.1155/2008/295492

Strengths and Pitfalls of Meta-Analysis Reports in Vesicoureteral Reflux

2008· article· en· W2003016532 sur OpenAlexaff
Kourosh Afshar, Andrew E. MacNeily

Notice bibliographique

RevueAdvances in Urology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Urology and Nephrology Studies
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVesicoureteral refluxMedicineIntensive care medicineRandomized controlled trialPsychological interventionSystematic reviewMeta-analysisMEDLINEDiseaseRefluxPathologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are many ongoing controversies surrounding vesicoureteral reflux (VUR). These include variable aspects of this common congenital anomaly. Lack of evidence-based recommendations has prolonged the debate. Systematic reviews (SRs) and meta-analysis (MA) are considered high-level evidence. The purpose of this review article is to summarize and critically appraise the available SR/MA pertaining to VUR. We also discuss the strength and pitfalls of SR/MA in general. A thorough literature search identified 9 SRs/MAs relevant to VUR. Both authors critically reviewed these articles for contents and methodological issues. There are many concerns about the quality of the studies included in these SRs. Clinical heterogeneity stemming from different patient selection criteria, interventions, and outcome definitions is a major issue. In spite of major advances in understanding different aspects of VUR in the last few decades, there is a paucity of randomized controlled trials in this field.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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