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Enregistrement W2140525083 · doi:10.1186/s13613-014-0026-8

The methodological quality of animal research in critical care: the public face of science

2014· article· en· W2140525083 sur OpenAlexaff
Meredith Bara, Ari R. Joffe

Notice bibliographique

RevueAnnals of Intensive Care · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal testing and alternatives
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAmerican Thoracic Society
Mots-clésBlindingMedicineInterquartile rangeConfidence intervalDescriptive statisticsSample size determinationFamily medicineAnesthesiologyRandomized controlled trialStatisticsInternal medicinePathologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,194
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,194
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,006
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,902
Tête enseignante GPT0,675
Écart entre enseignants0,227 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
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

Citations30
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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