The Influence of Display and Statistical Factors on the Interpretation of Metaanalysis Results by Physicians
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to determine the extent to which various factors affect the interpretation of metaanalytic results by physicians. STUDY DESIGN: A sample of 120 physicians, selected from The Royal College of Physicians and Surgeons of Canada (RCPSC), was randomly assigned to 1 of 6 groups (n = 20) created from a combination of 3 summary measures and 2 levels of disease severity. The intervention consisted of a written scenario and 4 individual displays of metaanalyses (M-A), each followed by questions related to the interpretation of results of M-A. Two final questions examined statistical familiarity/proficiency with the summary measures used. DATA ANALYSIS: Analyses of variance examined main effects and interactions among 4 factors: summary measure, disease severity, effect size, and statistical consistency of the studies comprising the metaanalysis. Two outcomes were examined: interpretation of the treatment effect and confidence in the interpretation of the treatment effect. PRINCIPAL FINDINGS: Physicians were more likely to favor treatment when the results of the primary randomized, controlled trials (RCTs) were statistically homogeneous (P = 0.001) and when the overall effect size was large (P = 0.001). Also, physicians were more likely to be confident when the results were homogeneous (P = 0.001) and when effect size was large (P = 0.000). Interactions also revealed that the effect of statistical consistency of contributing to RCTs was greatest when data were presented as risk difference for treatment outcome (P = 0.026) and when effect size was small (P = 0.000). CONCLUSIONS: The interpretation of metaanalytic displays is influenced by the overall effect size of M-A, the statistical consistency of the contributing RCTs, and interactions of these factors with display factors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,020 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».