Assessing quality of reports on randomized clinical trials in nursing journals.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several surveys have presented the quality of reports on randomized clinical trials (RCTs) published in general and specialty medical journals. The aim of these surveys was to raise scientific consciousness on methodological aspects pertaining to internal and external validity. These reviews have suggested that the methodological quality could be improved. OBJECTIVE: We conducted a survey of reports on RCTs published in nursing journals to assess their methodological quality. The features we considered included sample size, flow of participants, assessment of baseline comparability, randomization, blinding, and statistical analysis. METHODS: We collected data from all reports of RCTs published between January 1994 and December 1997 in Applied Nursing Research, Heart & Lung and Nursing Research. We hand-searched the journals and included all 54 articles in which authors reported that individuals have been randomly allocated to distinct groups. We collected data using a condensed form of the Consolidated Standards of Reporting Trials (CONSORT) statement for structured reporting of RCTs (Begg et al., 1996). RESULTS: Sample size calculations were included in only 22% of the reports. Only 48% of the reports provided information about the type of randomization, and a mere 22% described blinding strategies. Comparisons of baseline characteristics using hypothesis tests were abusively produced in more than 76% of the reports. Excessive use and unstructured reports of significance testing were common (59%), and all reports failed to provide magnitude of treatment differences with confidence intervals. CONCLUSIONS: Better methodological quality in reports of RCTs will contribute to increase the standards of nursing research.
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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 | 0,671 | 0,910 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,073 | 0,050 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».