Study Designs and Systematic Reviews of Interventions: Building Evidence Across Study Designs
Notice bibliographique
Résumé
This article is the second article in a series of six focusing on systematic reviews in animal agriculture and veterinary medicine. This article addresses the strengths and limitations of study designs commonly used in animal agriculture and veterinary research to assess interventions (preventive or therapeutic treatments) and discusses the appropriateness of their use in systematic reviews of interventions. Different study designs provide different evidentiary value for addressing questions about the efficacy of interventions. Experimental study designs range from in vivo proof of concept experiments to randomized controlled trials (RCTs) under real-world conditions. The key characteristic of experimental design in intervention studies is that the investigator controls the allocation of individuals or groups to different intervention strategies. The RCT is considered the gold standard for evaluating the efficacy of interventions and, if there are well-executed RCTs available for inclusion in a systematic review, that review may be restricted to only this design. In some instances, RCTs may not be feasible or ethical to perform, and there are fewer RCTs published in the veterinary literature compared to the human healthcare literature. Therefore, observational study designs, where the investigator does not control intervention allocation, may provide the only available evidence of intervention efficacy. While observational studies tend to be relevant to real-world use of an intervention, they are more prone to bias. Human healthcare researchers use a pyramid of evidence diagram to describe the evidentiary value of different study designs for assessing interventions. Modifications for veterinary medicine are presented in this article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,432 | 0,734 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,055 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,019 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».