Meta-analyses: what they can and cannot do
Notice bibliographique
Résumé
Meta-analyses overcome the limitation of small sample sizes or rare outcomes by pooling results from a number of individual studies to generate a single best estimate. As long as a meta-analysis is not limited by poor quality of included trials, unexplainable heterogeneity and/or reporting bias of individual trials, meta-analyses can be instrumental in reliably demonstrating benefit or harm of an intervention when results of individual randomised controlled trials are conflicting or inconclusive. Therefore meta-analyses should be conducted as part of a systematic review, i.e., a systematic approach to answer a focused clinical question. Important features of a systematic review are a comprehensive, reproducible search for primary studies, selection of studies using clear and transparent eligibility criteria, standardised critical appraisal of studies for quality, and investigation of heterogeneity among included studies. Cumulative meta-analysis may prevent delays in the introduction of effective treatments and may allow for early detection of harmful effects of interventions. As opposed to meta-analysis based on aggregate study data, individual patient data meta-analyses offer the advantage to use standardised criteria across trials and reliably investigate subgroup effects of interventions. Network meta-analysis allows the integration of data from direct and indirect comparisons in order to compare multiple treatments in a comprehensive analysis and determine the best treatment among several options. We conclude that meta-analysis has become a popular, versatile, and powerful tool. If rigorously conducted as part of a systematic review, it is essential for evidence-based decision making in clinical practice as well as on the health policy level.
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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 | 0,254 | 0,536 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,028 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,019 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».