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Enregistrement W2096833901 · doi:10.1371/journal.pone.0088008

Quantifying Bias in Randomized Controlled Trials in Child Health: A Meta-Epidemiological Study

2014· review· en· W2096833901 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEpidemiologyRandomized controlled trialMeta-analysisMedicineMEDLINEEnvironmental healthBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To quantify bias related to specific methodological characteristics in child-relevant randomized controlled trials (RCTs). DESIGN: Meta-epidemiological study. DATA SOURCES: We identified systematic reviews containing a meta-analysis with 10-40 RCTs that were relevant to child health in the Cochrane Database of Systematic Reviews. DATA EXTRACTION: Two reviewers independently assessed RCTs using items in the Cochrane Risk of Bias tool and other study factors. We used meta-epidemiological methods to assess for differences in effect estimates between studies classified as high/unclear vs. low risk of bias. RESULTS: We included 287 RCTs from 17 meta-analyses. The proportion of studies at high/unclear risk of bias was: 79% sequence generation, 83% allocation concealment, 67% blinding of participants, 47% blinding of outcome assessment, 49% incomplete outcome data, 32% selective outcome reporting, 44% other sources of bias, 97% overall risk of bias, 56% funding, 35% baseline imbalance, 13% blocked randomization in unblinded trials, and 1% early stopping for benefit. We found no significant differences in effect estimates for studies that were high/unclear vs. low risk of bias for any of the risk of bias domains, overall risk of bias, or other study factors. CONCLUSIONS: We found no differences in effect estimates between studies based on risk of bias. A potential explanation is the number of trials included, in particular the small number of studies with low risk of bias. Until further evidence is available, reviewers should not exclude RCTs from systematic reviews and meta-analyses based solely on risk of bias particularly in the area of child health.

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.

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarechercheMéta-épidémiologie (sens strict)Méta-épidémiologie (sens large)
Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
gptMétarechercheMéta-épidémiologie (sens strict)Méta-épidémiologie (sens large)
Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Méta-analysehigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,949
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,924
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,467
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,9490,924
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,4460,061
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,982
Tête enseignante GPT0,652
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle