The Quality of Reporting Methods and Results in Network Meta-Analyses: An Overview of Reviews and Suggestions for Improvement
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Some have suggested the quality of reporting of network meta-analyses (a technique used to synthesize information to compare multiple interventions) is sub-optimal. We sought to review information addressing this claim. OBJECTIVE: To conduct an overview of existing evaluations of quality of reporting in network meta-analyses and indirect treatment comparisons, and to compile a list of topics which may require detailed reporting guidance to enhance future reporting quality. METHODS: An electronic search of Medline and the Cochrane Registry of methodologic studies (January 2004-August 2013) was performed by an information specialist. Studies describing findings from quality of reporting assessments were sought. Screening of abstracts and full texts was performed by two team members. Descriptors related to all aspects of reporting a network meta-analysis were summarized. RESULTS: We included eight reports exploring the quality of reporting of network meta-analyses. From past reviews, authors found several aspects of network meta-analyses were inadequately reported, including primary information about literature searching, study selection, and risk of bias evaluations; statement of the underlying assumptions for network meta-analysis, as well as efforts to verify their validity; details of statistical models used for analyses (including information for both Bayesian and Frequentist approaches); completeness of reporting of findings; and approaches for summarizing probability measures as additional important considerations. CONCLUSIONS: While few studies were identified, several deficiencies in the current reporting of network meta-analyses were observed. These findings reinforce the need to develop reporting guidance for network meta-analyses. Findings from this review will be used to guide next steps in the development of reporting guidance for network meta-analysis in the format of an extension of the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analysis) Statement.
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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 | 0,646 | 0,852 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,046 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,020 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».