Reader's guide to critical appraisal of cohort studies: 1. Role and design
Notice bibliographique
Résumé
Cohort studies can provide valuable information unavailable from randomised trials, but readers need to be alert to possible flaws Valid evidence on the benefits and risks of healthcare interventions is essential to rational decision making.Randomised controlled trials are considered the best method for providing evidence on efficacy.However, they face important ethical and logistical constraints and have been criticised for focusing on highly selected populations and outcomes.1 2 Some of these problems can be overcome by cohort studies.Cohort studies can be thought of as natural experiments in which outcomes are measured in real world rather than experimental settings.They can evaluate large groups of diverse individuals, follow them for long periods, and provide information on a range of outcomes, including rare adverse events.However, the promise of cohort studies as a useful source of evidence needs to be balanced against concerns about the validity of that evidence.3 4 In this three paper series we will provide an approach to the critical appraisal of cohort studies.This article describes the role and design of cohort studies and explains how selection bias can confound the relation between the intervention and the outcome.The second article will outline strategies for identification and assessment of the potential for confounding, and the third article describes statistical techniques that can be used to deal with confounding.Each paper defines a set of questions that, taken together, can provide readers with a systematic approach to critically assessing evidence from cohort studies.Cohort studies can use diverse populations
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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 | 0,100 | 0,458 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,058 |
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 ».