Scope for improvement in the quality of reporting of systematic reviews. From the Cochrane Musculoskeletal Group.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the quality of reporting in Cochrane musculoskeletal systematic reviews (excluding back and injury reviews). METHODS: This study assessed all the Cochrane Musculoskeletal Group's systematic reviews from Issue 4, 2002, of the Cochrane Library Database of Systematic Reviews. Two reviewers independently extracted data and assessed quality. Two assessment tools were used, including an 18 item checklist and flow chart developed by the Quality of Reporting of Meta-analysis (QUOROM) consensus group, and a 10 item scale, the Oxman-Guyatt Overview Quality Assessment Questionnaire (OQAQ). One question on the latter scale (item 10) scores overall quality on a 7 point scale, with high scores indicating superior quality. Data were analyzed using univariate approaches. RESULTS: The 57 systematic reviews assessed were found to have good overall quality, with scores on individual items revealing only minor flaws. Documenting the flow of included and excluded studies and summarizing the results are 2 areas needing improvement in reporting. According to the Oxman-Guyatt scale the overall scientific quality of the Cochrane musculoskeletal reviews was good [mean 5.02 (95% CI 3.71-6.32)]. CONCLUSION: Our study found that the reporting quality of Cochrane musculoskeletal systematic reviews was generally good, although there was room for improvement. For example, it might be feasible to develop specific guidelines for reporting protocols. Certainly more work is needed in reporting search results, documentation of the flow of studies, identification of the type of studies, and summarization of the key findings.
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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 | 0,405 | 0,652 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,054 | 0,046 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,012 |
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 ».