An Audit of Behcet’s Syndrome Research: A 10-year Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: data suggest that the use of disease control groups and proper use of power calculations were neglected in published reports. We surveyed these and other methodological shortcomings in reports published within the last decade about one specific topic, Behcet's syndrome. We reason that recognizing such methodological shortcomings will lead to better quality clinical and basic science articles. METHODS: articles published in the 15 highest impact factor journals on rheumatology, ophthalmology, dermatology, and general medicine between January 1999 and January 2009 were searched for original reports on Behcet's syndrome. Study designs (study types and time element), control groups, demographic data, use of power calculations, and reporting of negative results were specifically tabulated. RESULTS: most studies on Behcet's syndrome were cross-sectional (83%). Prospective longitudinal studies were few (7%). In a considerable proportion of papers (21%), some basic demographic data were missing. Power calculations were rare (3%) even in randomized controlled trials and were not considered at all in clinical hypothesis-testing. Disease control groups were present in slightly over half of clinical and laboratory original research, while just 13% of genetic association studies included disease controls. Only 12% of all reports concerned mainly negative outcomes. CONCLUSION: a considerable number of the published research articles have methodological weaknesses. The generalizability of what we observed in Behcet's syndrome to other research topics needs to be formally studied.
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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 | 0,120 | 0,274 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».