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Enregistrement W2142947926 · doi:10.2106/jbjs.h.01576

Methodological Issues in Systematic Reviews and Meta-Analyses of Observational Studies in Orthopaedic Research

2009· article· en· W2142947926 sur OpenAlexaff
Nicole Simunovic, Sheila Sprague, Mohit Bhandari

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Joint Surgery · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésObservational studySystematic reviewConfoundingProtocol (science)Meta-analysisExpansiveQuality (philosophy)Computer scienceManagement scienceRisk analysis (engineering)MEDLINEMedicineAlternative medicineEngineeringPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The validity and applicability of a systematic review depends on the quality of the primary studies that are included and the quality of the methods used to conduct the review itself. Sometimes, observational studies represent the best available evidence. Subject to selection, information, and confounding biases, observational studies are thought to overestimate treatment or exposure effects. A systematic review of observational data must therefore attempt to minimize or prevent these sources of bias by developing explicit but also broad inclusion and exclusion criteria focused on extracting the best available evidence relevant to the review question. Systematic reviews must also make use of an expansive search strategy, with use of multiple resources, to demonstrate the reproducibility of selection and quality-assessment criteria, to perform a quantitative analysis and adjustment for confounding where appropriate, and to explore possible reasons for differences between the results of the primary studies. In this paper, we address the advantages and limitations of systematic reviews and meta-analyses of observational studies and suggest solutions at the design phase of protocol development.

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)0,591
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,409
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5910,409
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,993
Tête enseignante GPT0,718
Écart entre enseignants0,274 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations102
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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