Reporting characteristics of meta-analyses in orthodontics: methodological assessment and statistical recommendations
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.
Notice bibliographique
Résumé
Ideally meta-analyses (MAs) should consolidate the characteristics of orthodontic research in order to produce an evidence-based answer. However severe flaws are frequently observed in most of them. The aim of this study was to evaluate the statistical methods, the methodology, and the quality characteristics of orthodontic MAs and to assess their reporting quality during the last years. Electronic databases were searched for MAs (with or without a proper systematic review) in the field of orthodontics, indexed up to 2011. The AMSTAR tool was used for quality assessment of the included articles. Data were analyzed with Student's t-test, one-way ANOVA, and generalized linear modelling. Risk ratios with 95% confidence intervals were calculated to represent changes during the years in reporting of key items associated with quality. A total of 80 MAs with 1086 primary studies were included in this evaluation. Using the AMSTAR tool, 25 (27.3%) of the MAs were found to be of low quality, 37 (46.3%) of medium quality, and 18 (22.5%) of high quality. Specific characteristics like explicit protocol definition, extensive searches, and quality assessment of included trials were associated with a higher AMSTAR score. Model selection and dealing with heterogeneity or publication bias were often problematic in the identified reviews. The number of published orthodontic MAs is constantly increasing, while their overall quality is considered to range from low to medium. Although the number of MAs of medium and high level seems lately to rise, several other aspects need improvement to increase their overall quality.
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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 | 0,312 | 0,205 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découle