Ain’t necessarily so: Review and critique of recent meta-analyses of behavioral medicine interventions in health psychology.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined four meta-analyses of behavioral interventions for adults (Dixon, Keefe, Scipio, Perri, & Abernethy, 2007; Hoffman, Papas, Chatkoff, & Kerns, 2007; Irwin, Cole, & Nicassio, 2006; and Jacobsen, Donovan, Vadaparampil, & Small, 2007) that have appeared in the Evidence Based Treatment Reviews section of Health Psychology. DESIGN: Narrative review. MAIN OUTCOME MEASURES: We applied the following criteria to each meta-analysis: (1) whether each meta-analysis was described accurately, adequately, and transparently in the article; (2) whether there was an adequate attempt to deal with methodological quality of the original trials; (3) the extent to which the meta-analysis depended on small, underpowered studies; and (4) the extent to which the meta-analysis provided valid and useful evidence-based recommendations. RESULTS: Across the four meta-analyses, we identified substantial problems with the transparency and completeness with which these meta-analyses were reported, as well as a dependence on small, underpowered trials of generally poor quality. CONCLUSION: Results of our exercise raise questions about the clinical validity and utility of the conclusions of these meta-analyses. Results should serve as a wake up call to prospective authors, reviewers, and end-users of meta-analyses now appearing in the literature.
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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 | 0,139 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 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 ».