Reporting of weighted event rates in<i>Evidence-Based Nursing</i>abstracts of systematic reviews
Notice bibliographique
Résumé
E vidence-Based Nursing publishes many abstracts of systematic reviews. In these abstracts, we try to the report the results in a consistent format—ie, in a table that includes weighted event rates for intervention and control groups, relative risk reductions (or increases), and numbers needed to treat (or to harm). If you have ever tried to check these calculations using the data reported in the original review, you may have puzzled over our reporting of intervention event rates. Take a look, for example, at the abstract and table of the systematic review by Gafter-Gvili et al 1,2 on p50. This review assessed the effectiveness of antibiotic prophylaxis for patients with neutropenia. One of the analyses compared the effects of fluoroquinolones (intervention) and placebo or no intervention (control) on infection related mortality. In our abstract table, you will see that 1.9% of patients who received fluoroquinolones had deaths related to infection compared with 6.9% of patients who received placebo or no intervention. The data from the original review are shown below in figures 1⇓ and 2⇓. You can quickly add up the number of events for each group and divide by the total number of patients: the event rate for the control group is 33/480 or 6.9%, same as in the abstract table; the event rate for the fluoroquinolone group is 14/542 or 2.6%—different from the 1.9% reported in the abstract table. Is this a typo or did someone make an error? The answer is …
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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 | 0,319 | 0,785 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,045 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,008 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».