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Enregistrement W2263572070 · doi:10.1136/bmj.i157

PRISMA harms checklist: improving harms reporting in systematic reviews

2016· article· en· W2263572070 sur OpenAlexaff
Liliane Zorzela, Yoon K. Loke, John P. A. Ioannidis, Su Golder, Pasqualina Santaguida, Douglas G. Altman, David Moher, Sunita Vohra

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensOttawa HospitalMcMaster UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchCancer Research UK
Mots-clésChecklistSystematic reviewDelphi methodMedicineHarmRelevance (law)MEDLINEIntervention (counseling)DelphiMedical educationFamily medicinePsychologyComputer scienceNursingPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,488
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,680
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4880,680
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,026
Bibliométrie0,0270,027
Études des sciences et des technologies0,0050,008
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0120,015
Intégrité de la recherche0,0100,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,010

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.

Tête enseignante Opus0,767
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations555
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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