Quality assessment of meta-analyses of RCTs of pharmacotherapy in major depressive disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Meta-analyses (MAs) of randomized controlled trials (RCTs) have the potential to provide the highest level of evidence, but the quality of published MAs has not been systematically assessed. Therefore, we determined reliability was significant (kappa = 0.89; p < 0.05). the quality of reporting in MAs of RCTs of pharmacotherapy for major depressive disorder (MDD) in adults (18-65 years) without comorbidities and examine trends over time. METHODS: MEDLINE, EMBASE, Healthstar, Psychlit and Cochrane databases were searched (1980-2002) by 4 independent reviewers for MAs of RCTs. Articles meeting inclusion criteria were blinded. Inter-rater reliability (kappa) was evaluated using a test-retest strategy on 4 articles. Quality was (p = 0.74) did not detect a difference in quality of assessed using the QUOROM checklist. Time trends were evaluated by calculating Spearman's rho. RESULTS: One hundred articles were identified, 68 were excluded [co-morbidities (9), inappropriate comparator (13), inappropriate outcome (15), article not available (5), inappropriate patient population (15), and inappropriate study design (11)]; 32 were included. Initial kappa was 0.81 (p < 0.05). After resolution of disagreements, the test-retest The mean overall quality score was 50.2% (SD 15.8%, range = 16.7-88.9%). The overall score for Titles was very poor (22%), Abstracts (40%) and Methods (49%) were poor, while overall Results score was minimally acceptable (54%). Good quality scores were found for Introduction (91%) and Discussion (97%). No time trends were identified using Spearman's correlation analysis (rho 0.05; p = 0.79). The Mann-Whitney U test articles published before and after the QUOROM. CONCLUSION: Despite quality guidelines, the average quality of published MAs of antidepressants is barely acceptable (50.2%). A need exists for adherence to standardized reporting and quality guidelines.
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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 | 0,124 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».