Interpretation of Metaanalyses: Pitfalls Should Be More Widely Recognized
Notice bibliographique
Résumé
On the basis of metaanalysis of randomized studies assessing the symptoms and radiological progression of patients with osteoarthritis (OA), investigators have concluded that health authorities and health insurers should not cover the costs of glucosamine and chondroitin, and new prescriptions to patients who have not received treatment should be discouraged. This conclusion has the potential to change current management of OA mainly in Europe, where these compounds are prescribed drugs. But should metaanalysis be considered the ultimate level of evidence and sole support for these conclusions? This editorial addresses this question. A metaanalysis is defined as a panel of statistical methods of combining data coming from a set of comparable studies addressing a particular question. A metaanalysis may or may not be a part of a systematic review yielding a quantitative summary of the pooled results1. In general, metaanalyses are used to support evidence-based recommendations. The general aim of a metaanalysis is to more powerfully estimate the true “effect size” as opposed to a smaller effect size derived in a single study under a given single set of assumptions and conditions. Reasons for considering a metaanalysis in a review include increasing the power (higher chance to detect an effect) and precision to answer questions not posed by individual studies, and to settle controversies arising from apparently conflicting studies or to generate new hypotheses. Of course, the use of statistical methods does not guarantee that the results of a review are valid, any more than it does for a primary study. It has been largely recognized that good research practices in conducting … Address correspondence to Dr. Henrotin; E-mail: yhenrotin{at}ulg.ac.be
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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 | 0,665 | 0,844 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,029 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,025 |
| Communication savante | 0,025 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,017 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,064 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».