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Enregistrement W2122814783 · doi:10.7326/0003-4819-144-6-200603210-00010

Evaluation of the Quality of Prognosis Studies in Systematic Reviews

2006· article· en· W2122814783 sur OpenAlexaff
Jill A. Hayden, Pierre Côté, Claire Bombardier

Notice bibliographique

RevueAnnals of Internal Medicine · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSystematic reviewData extractionMEDLINEConfoundingCritical appraisalQuality (philosophy)Reliability (semiconductor)Selection biasMedical physicsAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To provide valid assessments of answers to prognostic questions, systematic reviews must appraise the quality of the available evidence. However, no standard quality assessment method is currently available. PURPOSE: To appraise how authors assess the quality of individual studies in systematic reviews about prognosis and to propose recommendations for these quality assessments. DATA SOURCES: English-language publications listed in MEDLINE from 1966 to October 2005 and review of cited references. STUDY SELECTION: 163 systematic reviews about prognosis that included assessments of the quality of studies. DATA EXTRACTION: A total of 882 distinct quality items were extracted from the assessments that were reported in the various reviews. Using an iterative process, 2 independent reviewers grouped the items into 25 domains. The authors then specifically identified domains necessary to assess potential biases of studies and evaluated how often those domains had been addressed in each review. DATA SYNTHESIS: Fourteen of the domains addressed 6 sources of bias related to study participation, study attrition, measurement of prognostic factors, measurement of and controlling for confounding variables, measurement of outcomes, and analysis approaches. Reviews assessed a median of 2 of the 6 potential biases; only 2 (1%) included criteria aimed at appraising all potential sources of bias. Few reviews adequately assessed the impact of confounding (12%), although more than half (59%) appraised the methods used to measure the prognostic factors of interest. LIMITATIONS: Reviews may have been missed by the search or misclassified because of incomplete reporting. Validity and reliability testing of the authors' recommendations are required. CONCLUSIONS: Quality appraisal, a necessary step in systematic reviews, is incomplete in most reviews of prognosis studies. Adequate quality assessment should include judgments about 6 areas of potential study biases. Authors should incorporate these quality assessments into their synthesis of evidence about prognosis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,705
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,897
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7050,897
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,027
Bibliométrie0,0440,042
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0190,016
Science ouverte0,0090,009
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,956
Tête enseignante GPT0,692
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 452
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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