Methods and characteristics of published network meta-analyses using individual patient data: protocol for a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Individual patient data (IPD) meta-analysis (MA) offers advantages over aggregate MA of using standardised criteria for patient characteristics across trials, and allowing reliable investigation of subgroup effects of interventions. Network meta-analysis (NMA) allows for the comparison of multiple treatments in a comprehensive analysis and the determination of the best treatment among several competing treatments, including those that have never been compared in a head-to-head study. Including IPD in NMA may enable the prevention of misleading inferences due to several biases, such as aggregation bias. Application of IPD-NMA methods in healthcare have begun to appear in medical journals. Our objective is to conduct a scoping review of existing IPD-NMA methods, and summarise their properties. We also aim to describe the characteristics of empirical IPD-NMAs, and examine how their results are reported. METHODS AND ANALYSIS: We will search relevant electronic databases from inception until October 2014 (eg, MEDLINE), grey literature, and Google. The scoping review will consider published and unpublished papers that report completion of an IPD-NMA, describe a method, or report the methodological quality of IPD-NMA. We will include IPD-NMA of any quantitative study (eg, experimental, quasiexperimental, observational studies). Two reviewers will independently screen titles, abstracts and full-text articles, and will complete data abstraction. The anticipated outcome will be a collection of all the IPD-NMAs completed to date, and a description of their methods and reporting of results. We will create summary tables providing the characteristics of the included studies, and the various methods. Quantitative data (eg, number of patients) will be summarised by medians and IQRs, and categorical data (eg, type of effect size) by frequencies and percentages. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval is not required as our study will not include confidential participant data and interventions. We will disseminate our results through an open access, peer-reviewed publication.
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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 | 0,124 | 0,284 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,118 | 0,026 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».