Quality of Abstracts Describing Randomized Trials in the Proceedings of American Society of Clinical Oncology Meetings: Guidelines for Improved Reporting
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the quality of reporting in abstracts describing randomized controlled trials (RCTs) included in the Proceedings of American Society of Clinical Oncology (ASCO) meetings and to propose reporting guidelines for abstracts that are submitted to future meetings. METHODS: Guidelines for reporting of RCTs in abstracts were developed by extracting key elements from published guidelines for full reports of RCTs, and modified based on an expert survey. Abstracts presenting results of RCTs with sample size > or = 200 were identified from the ASCO Proceedings for the years 1989 to 1998. Information regarding the quality of each abstract was extracted, and a quality score (possible range, 0 to 10) was assigned based on adherence to the guidelines. RESULTS: Brief description of the intervention, explicit identification of the primary end point, and presentation of results accompanied by statistical tests were regarded by experts as the most important items to include in an abstract, whereas presentation of secondary and subgroup analyses was the least important. Deficiencies in reporting were present in almost all of the 510 abstracts; for example, only 22% of the abstracts provided explicit identification of the primary end point. The median quality score was 5.5 (range, 2.0 to 8.5); the quality score improved with time (P <.0001) and was better for oral or plenary presentations (P =.0003). CONCLUSION: The quality of reporting of RCTs in abstracts submitted to Annual Meetings of ASCO is suboptimal. Although space precludes the inclusion of details required in the final report, abstracts could be improved through the use of explicit minimal guidelines, which are suggested in this article.
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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 | 0,832 | 0,927 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,053 | 0,053 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,020 |
| Communication savante | 0,030 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».