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Enregistrement W2312523744 · doi:10.1371/journal.pmed.1001987

Risk of Bias in Systematic Reviews of Non-Randomized Studies of Adverse Cardiovascular Effects of Thiazolidinediones and Cyclooxygenase-2 Inhibitors: Application of a New Cochrane Risk of Bias Tool

2016· article· en· W2312523744 sur OpenAlexaff
Anja Bilandzic, Tiffany Fitzpatrick, Laura C. Rosella, David Henry

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Causal Inference Techniques
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialSystematic reviewMeta-analysisPublication biasPopulationConfoundingInformation biasInternal medicineMEDLINESelection biasPathologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Systematic reviews of the effects of healthcare interventions frequently include non-randomized studies. These are subject to confounding and a range of other biases that are seldom considered in detail when synthesizing and interpreting the results. Our aims were to assess the reliability and usability of a new Cochrane risk of bias (RoB) tool for non-randomized studies of interventions and to determine whether restricting analysis to studies with low or moderate RoB made a material difference to the results of the reviews. METHODS AND FINDINGS: We selected two systematic reviews of population-based, controlled non-randomized studies of the relationship between the use of thiazolidinediones (TZDs) and cyclooxygenase-2 (COX-2) inhibitors and major cardiovascular events. Two epidemiologists applied the Cochrane RoB tool and made assessments across the seven specified domains of bias for each of 37 component studies. Inter-rater agreement was measured using the weighted Kappa statistic. We grouped studies according to overall RoB and performed statistical pooling for (a) all studies and (b) only studies with low or moderate RoB. Kappa scores across the seven bias domains ranged from 0.50 to 1.0. In the COX-2 inhibitor review, two studies had low overall RoB, 14 had moderate RoB, and five had serious RoB. In the TZD review, six studies had low RoB, four had moderate RoB, four had serious RoB, and two had critical RoB. The pooled odds ratios for myocardial infarction, heart failure, and death for rosiglitazone versus pioglitazone remained significantly elevated when analyses were confined to studies with low or moderate RoB. However, the estimate for myocardial infarction declined from 1.14 (95% CI 1.07-1.24) to 1.06 (95% CI 0.99-1.13) when analysis was confined to studies with low RoB. Estimates of pooled relative risks of cardiovascular events with COX-2 inhibitors compared with no nonsteroidal anti-inflammatory drug changed little when analyses were confined to studies with low or moderate RoB. The exception was a rise in the relative risk associated with ibuprofen from 1.07 (95% CI 0.97-1.18) to 1.14 (95% CI 1.03-1.26). The main limitation of our study was testing the instrument on a narrow range of pharmacoepidemiological studies; we cannot assume our findings extend to a broader range of interventions and settings. CONCLUSIONS: The Cochrane RoB tool highlighted a wide range of risks of bias in studies included in two widely cited reviews and had the potential to change the conclusions of the reviews. Systematic reviews that incorporate non-randomized studies of medical interventions should include a detailed assessment of RoB for each included study.

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)0,607
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,817
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6070,817
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0300,046
Bibliométrie0,0680,036
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0090,016
Intégrité de la recherche0,0090,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations61
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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