Recent meta-analyses neglect previous systematic reviews and meta-analyses about the same topic: a systematic examination
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As the number of systematic reviews is growing rapidly, we systematically investigate whether meta-analyses published in leading medical journals present an outline of available evidence by referring to previous meta-analyses and systematic reviews. METHODS: We searched PubMed for recent meta-analyses of pharmacological treatments published in high impact factor journals. Previous systematic reviews and meta-analyses were identified with electronic searches of keywords and by searching reference sections. We analyzed the number of meta-analyses and systematic reviews that were cited, described and discussed in each recent meta-analysis. Moreover, we investigated publication characteristics that potentially influence the referencing practices. RESULTS: We identified 52 recent meta-analyses and 242 previous meta-analyses on the same topics. Of these, 66% of identified previous meta-analyses were cited, 36% described, and only 20% discussed by recent meta-analyses. The probability of citing a previous meta-analysis was positively associated with its publication in a journal with a higher impact factor (odds ratio, 1.49; 95% confidence interval, 1.06 to 2.10) and more recent publication year (odds ratio, 1.19; 95% confidence interval 1.03 to 1.37). Additionally, the probability of a previous study being described by the recent meta-analysis was inversely associated with the concordance of results (odds ratio, 0.38; 95% confidence interval, 0.17 to 0.88), and the probability of being discussed was increased for previous studies that employed meta-analytic methods (odds ratio, 32.36; 95% confidence interval, 2.00 to 522.85). CONCLUSIONS: Meta-analyses on pharmacological treatments do not consistently refer to and discuss findings of previous meta-analyses on the same topic. Such neglect can lead to research waste and be confusing for readers. Journals should make the discussion of related meta-analyses mandatory.
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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 | 0,335 | 0,411 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,029 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».