Epidemiology, Quality and Reporting Characteristics of Systematic Reviews of Traditional Chinese Medicine Interventions Published in Chinese Journals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Systematic reviews (SRs) of TCM have become increasingly popular in China and have been published in large numbers. This review provides the first examination of epidemiological characteristics of these SRs as well as compliance with the PRISMA and AMSTAR guidelines. OBJECTIVES: To examine epidemiological and reporting characteristics as well as methodological quality of SRs of TCM published in Chinese journals. METHODS: Four Chinese databases were searched (CBM, CSJD, CJFD and Wanfang Database) for SRs of TCM, from inception through Dec 2009. Data were extracted into Excel spreadsheets. The PRISMA and AMSTAR checklists were used to assess reporting characteristics and methodological quality, respectively. RESULTS: A total of 369 SRs were identified, most (97.6%) of which used the terms systematic review or meta-analysis in the title. None of the reviews had been updated. Half (49.8%) were written by clinicians and nearly half (47.7%) were reported in specialty journals. The impact factors of 45.8% of the journals published in were zero. The most commonly treated conditions were diseases of the circulatory and digestive disease. Funding sources were not reported for any reviews. Most (68.8%) reported information about quality assessment, while less than half (43.6%) reported assessing for publication bias. Statistical mistakes appeared in one-third (29.3%) of reviews and most (91.9%) did not report on conflict of interest. CONCLUSIONS: While many SRs of TCM interventions have been published in Chinese journals, the quality of these reviews is troubling. As a potential key source of information for clinicians and researchers, not only were many of these reviews incomplete, some contained mistakes or were misleading. Focusing on improving the quality of SRs of TCM, rather than continuing to publish them in great quantity, is urgently needed in order to increase the value of these studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | MétarechercheMéta-épidémiologie (sens large) Domaine: Présentation des résultats · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
| gpt | MétarechercheMéta-épidémiologie (sens large) Domaine: Présentation des résultats · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
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 | 0,264 | 0,626 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,043 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».