The methodological quality of animal research in critical care: the public face of science
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Animal research (AR) findings often do not translate to humans; one potential reason is the poor methodological quality of AR. We aimed to determine this quality of AR reported in critical care journals. METHODS: All AR published from January to June 2012 in three high-impact critical care journals were reviewed. A case report form and instruction manual with clear definitions were created, based on published recommendations, including the ARRIVE guidelines. Data were analyzed with descriptive statistics. RESULTS: Seventy-seven AR publications were reviewed. Our primary outcome (animal strain, sex, and weight or age described) was reported in 52 (68%; 95% confidence interval, 56% to 77%). Of the 77 publications, 47 (61%) reported randomization; of these, 3 (6%) reported allocation concealment, and 1 (2%) the randomization procedure. Of the 77 publications, 31 (40%) reported some type of blinding; of these, disease induction (2, 7%), intervention (7, 23%), and/or subjective outcomes (17, 55%) were blinded. A sample size calculation was reported in 4/77 (5%). Animal numbers were missing in the Methods section in 16 (21%) publications; when stated, the median was 32 (range 6 to 320; interquartile range, 21 to 70). Extra animals used were mentioned in the Results section in 31 (40%) publications; this number was unclear in 23 (74%), and >100 for 12 (16%). When reporting most outcomes, numbers with denominators were given in 35 (45%), with no unaccounted numbers in 24 (31%), and no animals excluded from analysis in 20 (26%). Most (49, 64%) studies reported >40, and another 19 (25%) reported 21 to 40 statistical comparisons. Internal validity limitations were discussed in 7 (9%), and external validity (to humans) discussed in 71 (92%), most with no (30, 42%) or only a vague (9, 13%) limitation to this external validity mentioned. CONCLUSIONS: The reported methodological quality of AR was poor. Unless the quality of AR significantly improves, the practice may be in serious jeopardy of losing public support.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,194 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».