The Standards of Reporting of Neurological Disorders (STROND) checklist: Application to multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Descriptive epidemiological studies documenting the incidence and prevalence of multiple sclerosis (MS) and studies that report morbidity, mortality, and economic burden provide essential information for patients, healthcare providers, and policymakers. However, the quality of reporting of observational studies is often poor, limiting the ability to evaluate the validity of the findings. The Standards of Reporting of Neurological Disorders (STROND) reporting guideline comprises recommendations and a 15-item checklist of reporting items to aid high-quality reporting of incidence and prevalence studies of neurological disorders. METHODS: We explain the basic reporting items of the STROND checklist for the methods, results, and discussion sections in the context of the MS literature and searched for examples of good reporting of those items. RESULTS: We identified examples of good reporting of the basic reporting items from previous systematic reviews of the descriptive epidemiologic literature in MS. CONCLUSION: The adoption of the STROND reporting guidelines should improve the quality of reporting of descriptive epidemiological studies in MS. Along with efforts to improve methodological aspects of epidemiological studies and harmonization of data collection efforts, improved reporting could contribute to furthering our understanding of the epidemiology of MS.
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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 | 0,005 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».