The appropriateness of asymmetry tests for publication bias in meta-analyses: a large survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Statistical tests for funnel-plot asymmetry are common in meta-analyses. Inappropriate application can generate misleading inferences about publication bias. We aimed to measure, in a survey of meta-analyses, how frequently the application of these tests would be not meaningful or inappropriate. METHODS: We evaluated all meta-analyses of binary outcomes with é 3 studies in the Cochrane Database of Systematic Reviews (2003, issue 2). A separate, restricted analysis was confined to the largest meta-analysis in each of the review articles. In each meta-analysis, we assessed whether criteria to apply asymmetry tests were met: no significant heterogeneity, I2 < 50%, é 10 studies (with statistically significant results in at least 1) and ratio of the maximal to minimal variance across studies > 4. We performed a correlation and 2 regression asymmetry tests and evaluated their concordance. Finally, we sampled 60 meta-analyses from print journals in 2005 that cited use of the standard regression test. RESULTS: A total of 366 of 6873 (5%) and 98 of 846 meta-analyses (12%) in the wider and restricted Cochrane data set, respectively, would have qualified for use of asymmetry tests. Asymmetry test results were significant in 7%-18% of the meta-analyses. Concordance between the 3 tests was modest (estimated k 0.33-0.66). Of the 60 journal meta-analyses, 7 (12%) would qualify for asymmetry tests; all 11 claims for identification of publication bias were made in the face of large and significant heterogeneity. INTERPRETATION: Statistical conditions for employing asymmetry tests for publication bias are absent from most meta-analyses; yet, in medical journals these tests are performed often and interpreted erroneously.
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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 | 0,625 | 0,892 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».