All That Glitters Isn't Gold: A Survey on Acknowledgment of Limitations in Biomedical Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acknowledgment of all serious limitations to research evidence is important for patient care and scientific progress. Formal research on how biomedical authors acknowledge limitations is scarce. OBJECTIVES: To assess the extent to which limitations are acknowledged in biomedical publications explicitly, and implicitly by investigating the use of phrases that express uncertainty, so-called hedges; to assess the association between industry support and the extent of hedging. DESIGN: We analyzed reporting of limitations and use of hedges in 300 biomedical publications published in 30 high and medium -ranked journals in 2007. Hedges were assessed using linguistic software that assigned weights between 1 and 5 to each expression of uncertainty. RESULTS: Twenty-seven percent of publications (81/300) did not mention any limitations, while 73% acknowledged a median of 3 (range 1-8) limitations. Five percent mentioned a limitation in the abstract. After controlling for confounders, publications on industry-supported studies used significantly fewer hedges than publications not so supported (p = 0.028). LIMITATIONS: Detection and classification of limitations was--to some extent--subjective. The weighting scheme used by the hedging detection software has subjective elements. CONCLUSIONS: Reporting of limitations in biomedical publications is probably very incomplete. Transparent reporting of limitations may protect clinicians and guideline committees against overly confident beliefs and decisions and support scientific progress through better design, conduct or analysis of new studies.
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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 | 0,256 | 0,581 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».