Written informed consent and selection bias in observational studies using medical records: systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine whether informed consent introduces selection bias in prospective observational studies using data from medical records, and consent rates for such studies. DESIGN: Systematic review. DATA SOURCES: Embase, Medline, and the Cochrane Library up to March 2008, reference lists from pertinent articles, and searches of electronic citations. STUDY SELECTION: Prospective observational studies reporting characteristics of participants and non-participants approached for informed consent to use their medical records. Studies were selected independently in duplicate; a third reviewer resolved disagreements. DATA EXTRACTION: Age, sex, race, education, income, or health status of participants and non-participants, the participation rate in each study, and susceptibility of these calculations to threats of selection and reporting bias. RESULTS: Of 1650 citations 17 unique studies met inclusion criteria and had analysable data. Across all outcomes there were differences between participants and non-participants; however, there was a lack of consistency in the direction and the magnitude of effect. Of 161 604 eligible patients, 66.9% consented to use of data from their medical records. CONCLUSIONS: Significant differences between participants and non-participants may threaten the validity of results from observational studies that require consent for use of data from medical records. To ensure that legislation on privacy does not unduly bias observational studies using medical records, thoughtful decision making by research ethics boards on the need for mandatory consent is necessary.
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 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 | 0,389 | 0,715 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».