Evaluation of the Cochrane Collaboration’s tool for assessing the risk of bias in randomized trials: focus groups, online survey, proposed recommendations and their implementation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2008, the Cochrane Collaboration introduced a tool for assessing the risk of bias in clinical trials included in Cochrane reviews. The risk of bias (RoB) tool is based on narrative descriptions of evidence-based methodological features known to increase the risk of bias in trials. METHODS: To assess the usability of this tool, we conducted an evaluation by means of focus groups, online surveys and a face-to-face meeting. We obtained feedback from a range of stakeholders within The Cochrane Collaboration regarding their experiences with, and perceptions of, the RoB tool and associated guidance materials. We then assessed this feedback in a face-to-face meeting of experts and stakeholders and made recommendations for improvements and further developments of the RoB tool. RESULTS: The survey attracted 380 responses. Respondents reported taking an average of between 10 and 60 minutes per study to complete their RoB assessments, which 83% deemed acceptable. Most respondents (87% of authors and 95% of editorial staff) thought RoB assessments were an improvement over past approaches to trial quality assessment. Most authors liked the standardized approach (81%) and the ability to provide quotes to support judgements (74%). A third of participants disliked the increased workload and found the wording describing RoB judgements confusing. The RoB domains reported to be the most difficult to assess were incomplete outcome data and selective reporting of outcomes. Authors expressed the need for more guidance on how to incorporate RoB assessments into meta-analyses and review conclusions. Based on this evaluation, recommendations were made for improvements to the RoB tool and the associated guidance. The implementation of these recommendations is currently underway. CONCLUSIONS: Overall, respondents identified positive experiences and perceptions of the RoB tool. Revisions of the tool and associated guidance made in response to this evaluation, and improved provision of training, may improve implementation.
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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 | 0,759 | 0,870 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».