Evaluation of meta‐analyses in the otolaryngological literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the quality of meta-analyses written on otolaryngological topics and define areas that can be improved upon in future studies. DATA SOURCES: MEDLINE (PubMed) and EMBASE databases were searched. The Cochrane database of systematic reviews was excluded, because these meta-analyses have already been critically evaluated and found to be of high quality. REVIEW METHODS: A systematic review of otolaryngological meta-analyses published between 1997 and 2006 (10 years) was performed in duplicate and independently by two authors. The search included 16 common otolaryngological terms. Inclusion criteria were meta-analytic methodology, otolaryngological topic, and at least one author from a department of otolaryngology. Fifty-one articles fulfilled eligibility criteria. In duplicate and independently, two reviewers assessed the quality of eligible meta-analyses using a validated 10-item index called the Overview Quality Assessment Questionnaire. Using the methods of Spearman, correlation coefficients are reported for associations examined between covariates and the Overall Score Quality. RESULTS: The majority of studies had methodologic flaws (mean score 3.9, scale of 1-7). Variables predicting higher-quality meta-analyses were publication in journals with higher impact factors (P = 0.0007) and authors who previously published meta-analyses (P = 0.0001). Using and reporting about a validity assessment tool needs to be improved upon in future studies. CONCLUSION: The quality of meta-analyses on otolaryngological topics is moderate. Future meta-analyses can be improved upon by following evidence-based guidelines for the reporting of meta-analyses, which include the use of a validity assessment tool, and consulting with an author familiar with meta-analysis methodology.
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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 | 0,292 | 0,518 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,029 | 0,078 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».