Need for Quality Improvement in Renal Systematic Reviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Systematic reviews of clinical studies aim to compile best available evidence for various diagnosis and treatment options. This study assessed the methodologic quality of all systematic reviews relevant to the practice of nephrology published in 2005. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: We searched electronic databases (Medline, Embase, American College of Physicians Journal Club, Cochrane) and hand searched Cochrane renal group records. Clinical practice guidelines, case reports, narrative reviews, and pooled individual patient data meta-analyses were excluded. Methodologic quality was measured using a validated questionnaire (Overview Quality Assessment Questionnaire). For reviews of randomized trials, we also evaluated adherence to recommended reporting guidelines (Quality of Reporting of Meta-Analyses). RESULTS: Ninety renal systematic reviews were published in year 2005, 60 of which focused on therapy. Many systematic reviews (54%) had major methodologic flaws. The most common review flaws were failure to assess the methodologic quality of included primary studies and failure to minimize bias in study inclusion. Only 2% of reviews of randomized trials fully adhered to reporting guidelines. A minority of journals (four of 48) endorsed adherence to consensus guidelines for review reporting, and these journals published systematic reviews of higher methodologic quality (P < 0.001). CONCLUSIONS: The majority of systematic reviews had major methodologic flaws. The majority of journals do not endorse consensus guidelines for review reporting in their instructions to authors; however, journals that recommended such adherence published systemic reviews of higher methodologic quality.
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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 | 0,746 | 0,887 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,018 |
| Communication savante | 0,025 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».