The Quality of Modern Cross-Sectional Ecologic Studies: A Bibliometric Review
Notice bibliographique
Résumé
The ecologic study design is routinely used by epidemiologists in spite of its limitations. It is presently unknown how well the challenges of the design are dealt with in epidemiologic research. The purpose of this bibliometric review was to critically evaluate the characteristics, statistical methods, and reporting of results of modern cross-sectional ecologic papers. A search through 6 major epidemiology journals identified all cross-sectional ecologic studies published since January 1, 2000. A total of 125 articles met the inclusion requirements and were assessed via common evaluative criteria. It was found that a considerable number of cross-sectional ecologic studies use unreliable methods or contain statistical oversights; most investigators who adjusted their outcomes for age or sex did so improperly (64%), statistical validity was a potential issue for 20% of regression models, and simple linear regression was the most common analytic approach (31%). Many authors omitted important information when discussing the ecologic nature of their study (31%), the choice of study design (58%), and the susceptibility of their research to the ecological fallacy (49%). These results suggest that there is a need for an international set of guidelines that standardizes reporting on ecologic studies. Additionally, greater attention should be given to the relevant biostatistical literature.
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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 | 0,088 | 0,333 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,148 | 0,140 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».