Review: Assessment of completeness of reporting in intervention studies using livestock: an example from pain mitigation interventions in neonatal piglets
Notice bibliographique
Résumé
Accurate and complete reporting of study methods, results and interpretation are essential components for any scientific process, allowing end-users to evaluate the internal and external validity of a study. When animals are used in research, excellence in reporting is expected as a matter of continued ethical acceptability of animal use in the sciences. Our primary objective was to assess completeness of reporting for a series of studies relevant to mitigation of pain in neonatal piglets undergoing routine management procedures. Our second objective was to illustrate how authors can report the items in the Reporting guidElines For randomized controLled trials for livEstoCk and food safety (REFLECT) statement using examples from the animal welfare science literature. A total of 52 studies from 40 articles were evaluated using a modified REFLECT statement. No single study reported all REFLECT checklist items. Seven studies reported specific objectives with testable hypotheses. Six studies identified primary or secondary outcomes. Randomization and blinding were considered to be partially reported in 21 and 18 studies, respectively. No studies reported the rationale for sample sizes. Several studies failed to report key design features such as units for measurement, means, standard deviations, standard errors for continuous outcomes or comparative characteristics for categorical outcomes expressed as either rates or proportions. In the discipline of animal welfare science, authors, reviewers and editors are encouraged to use available reporting guidelines to ensure that scientific methods and results are adequately described and free of misrepresentations and inaccuracies. Complete and accurate reporting increases the ability to apply the results of studies to the decision-making process and prevent wastage of financial and animal resources.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».