Conducting Systematic Reviews of Intervention Questions <scp>III</scp>: Synthesizing Data from Intervention Studies Using Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This article is the sixth in a series of six articles describing systematic reviews of interventions in animal agriculture and veterinary medicine. The first article provided an overview of systematic reviews, followed by an article on building evidence across study designs, and an article describing criteria for validity in randomized controlled trials. The fourth article in this series overviewed the initial steps in conducting a systematic review: development of a review protocol, identification of the structured question to be addressed and conducting a comprehensive literature search to identify potentially relevant research to address the review question. The fifth article introduced relevance screening of literature to identify and include research that is relevant to the review question, the use of standardized checklists and procedures to assess the risk of bias in the relevant research, data extraction from primary research studies and summarizing the results of the body of research identified. Many systematic reviews of interventions aim to use a quantitative method to combine the results of multiple studies and provide a more precise estimate of the effect of the intervention on the outcome, that is, a summary effect measure. The objective of this article was to describe general approaches that are available for quantitative synthesis of data. Specific details of all meta-analysis statistical approaches are beyond the capacity of this article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,245 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes 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 ».