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Enregistrement W2030560722 · doi:10.1136/bmj.b4012

Risk of bias versus quality assessment of randomised controlled trials: cross sectional study

2009· article· en· W2030560722 sur OpenAlexaff
Lisa Hartling, Maria B. Ospina, Yuanyuan Liang, D. M. Dryden, Nicola Hooton, Jennifer Krebs Seida, Terry P. Klassen

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueReliability and Agreement in Measurement
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJadad scaleMedicineKappaPublication biasFunnel plotSample size determinationCohen's kappaStatisticsMeta-analysisCorrelationRelative riskInternal medicineMathematicsConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To evaluate the risk of bias tool, introduced by the Cochrane Collaboration for assessing the internal validity of randomised trials, for inter-rater agreement, concurrent validity compared with the Jadad scale and Schulz approach to allocation concealment, and the relation between risk of bias and effect estimates. DESIGN: Cross sectional study. Study sample 163 trials in children. MAIN OUTCOME MEASURES: Inter-rater agreement between reviewers assessing trials using the risk of bias tool (weighted kappa), time to apply the risk of bias tool compared with other approaches to quality assessment (paired t test), degree of correlation for overall risk compared with overall quality scores (Kendall's tau statistic), and magnitude of effect estimates for studies classified as being at high, unclear, or low risk of bias (metaregression). RESULTS: Inter-rater agreement on individual domains of the risk of bias tool ranged from slight (kappa=0.13) to substantial (kappa=0.74). The mean time to complete the risk of bias tool was significantly longer than for the Jadad scale and Schulz approach, individually or combined (8.8 minutes (SD 2.2) per study v 2.0 (SD 0.8), P<0.001). There was low correlation between risk of bias overall compared with the Jadad scores (P=0.395) and Schulz approach (P=0.064). Effect sizes differed between studies assessed as being at high or unclear risk of bias (0.52) compared with those at low risk (0.23). CONCLUSIONS: Inter-rater agreement varied across domains of the risk of bias tool. Generally, agreement was poorer for those items that required more judgment. There was low correlation between assessments of overall risk of bias and two common approaches to quality assessment: the Jadad scale and Schulz approach to allocation concealment. Overall risk of bias as assessed by the risk of bias tool differentiated effect estimates, with more conservative estimates for studies at low risk.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,622
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,857
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6220,857
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,027
Bibliométrie0,0190,019
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0110,012
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0090,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,553
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,012 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations345
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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