Quality of Reporting of Neonatal and Infant Trials in High-Impact Journals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To perform a systematic review of the quality of reporting for randomized controlled trials (RCTs) with infants and neonates that were published in high-impact journals and to identify RCT characteristics associated with quality of reporting. METHODS: RCTs that enrolled infants younger than 12 months and were published in 2005-2009 in 6 pediatric or general medical journals were reviewed. Eligible RCTs were evaluated for the presence of 11 quality criteria selected from the Consolidated Standards of Reporting Trials guidelines. The relationships between quality of reporting and key study characteristics were tested with nonparametric statistics. RESULTS: Two reviewers had very good agreement regarding the eligibility of studies (κ = 0.85) and the presence of quality criteria (κ = 0.82). Among 179 eligible RCTs, reporting of the individual quality criteria varied widely. Only 50% included a flow diagram, but 99% reported the number of study participants. Higher quality of reporting was associated with greater numbers of study participants, publication in a general medical journal, and greater numbers of centers (P < .0001 for each comparison). Geographic region and positive study outcomes were not associated with reporting quality. CONCLUSIONS: The quality of reporting of infant and neonatal RCTs is inconsistent, particularly in pediatric journals. Therefore, readers cannot assess accurately the validity of many RCT results. Strict adherence to the Consolidated Standards of Reporting Trials guidelines should lead to improved reporting.
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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 | 0,552 | 0,845 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».