Current Status of Evidence‐Based Sports Medicine
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this investigation is to determine the proportion of sports medicine studies that are labeled as Level I Evidence in 5 journals and compare the quality of surgical and nonsurgical studies using simple quality assessment tools (Consolidated Standards of Reporting Trials [CONSORT] and Jadad). METHODS: By use of PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) guidelines over the prior 2 years in the top 5 (citation and impact factor based) sports medicine journals, only Level I Evidence studies were eligible for inclusion and were analyzed. All study types (therapeutic, prognostic, diagnostic, and economic) were analyzed. Study quality was assessed with the level of evidence, Jadad score, and CONSORT 2010 guidelines. Study demographic data were compared among journals and between surgical and nonsurgical studies by use of χ(2), 1-way analysis of variance, and 2-sample Z tests. RESULTS: We analyzed 190 Level I Evidence studies (10% of eligible studies) (119 randomized controlled trials [RCTs]). Therapeutic, nonsurgical, single-center studies from the United States were the most common studies published. Sixty-two percent of studies reported a financial conflict of interest. The knee was the most common body part studied, and track-and-field/endurance sports were the most common sports analyzed. Significant differences (P < .05) were shown in Jadad and CONSORT scores among the journals reviewed. Overall, the Jadad and CONSORT scores were 2.71 and 77%, respectively. No differences (P > .05) were shown among journals based on the proportion of Level I studies or appropriate randomization. Significant strengths and limitations of RCTs were identified. CONCLUSIONS: This study showed that Level I Evidence and RCTs comprise 10% and 6% of contemporary sports medicine literature, respectively. Therapeutic, nonsurgical, single-center studies are the most common publications with Level I Evidence. Significant differences across sports medicine journals were found in study quality. Surgical studies appropriately described randomization, blinding, and patient enrollment significantly more than nonsurgical studies. LEVEL OF EVIDENCE: Level I, systematic review of Level I studies.
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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 | 0,044 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».