PRISMA harms checklist: improving harms reporting in systematic reviews
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: For any health intervention, accurate knowledge of both benefits and harms is needed. Systematic reviews often compound poor reporting of harms in primary studies by failing to report harms or doing so inadequately. While the PRISMA statement (Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses) helps systematic review authors ensure complete and transparent reporting, it is focused mainly on efficacy. Thus, a PRISMA harms checklist has been developed to improve harms reporting in systematic reviews, promoting a more balanced assessment of benefits and harms. METHODS: A development strategy, endorsed by the EQUATOR Network and existing reporting guidelines (including the PRISMA statement, PRISMA for abstracts, and PRISMA for protocols), was used. After the development of a draft checklist of items, a modified Delphi process was initiated. The Delphi consisted of three rounds of electronic feedback followed by an in-person meeting. RESULTS: The PRISMA harms checklist contains four essential reporting elements to be added to the original PRISMA statement to improve harms reporting in reviews. These are reported in the title ("Specifically mention 'harms' or other related terms, or the harm of interest in the review"), synthesis of results ("Specify how zero events were handled, if relevant"), study characteristics ("Define each harm addressed, how it was ascertained (eg, patient report, active search), and over what time period"), and synthesis of results ("Describe any assessment of possible causality"). Additional guidance regarding existing PRISMA items was developed to demonstrate relevance when synthesising information about harms. CONCLUSION: The PRISMA harms checklist identifies a minimal set of items to be reported when reviewing adverse events. This guideline extension is intended to improve harms reporting in systematic reviews, whether harms are a primary or secondary outcome.
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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 | 0,435 | 0,512 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,011 |
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 ».