False-positive findings in Cochrane meta-analyses with and without application of trial sequential analysis: an empirical review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Many published meta-analyses are underpowered. We explored the role of trial sequential analysis (TSA) in assessing the reliability of conclusions in underpowered meta-analyses. METHODS: We screened The Cochrane Database of Systematic Reviews and selected 100 meta-analyses with a binary outcome, a negative result and sufficient power. We defined a negative result as one where the 95% CI for the effect included 1.00, a positive result as one where the 95% CI did not include 1.00, and sufficient power as the required information size for 80% power, 5% type 1 error, relative risk reduction of 10% or number needed to treat of 100, and control event proportion and heterogeneity taken from the included studies. We re-conducted the meta-analyses, using conventional cumulative techniques, to measure how many false positives would have occurred if these meta-analyses had been updated after each new trial. For each false positive, we performed TSA, using three different approaches. RESULTS: We screened 4736 systematic reviews to find 100 meta-analyses that fulfilled our inclusion criteria. Using conventional cumulative meta-analysis, false positives were present in seven of the meta-analyses (7%, 95% CI 3% to 14%), occurring more than once in three. The total number of false positives was 14 and TSA prevented 13 of these (93%, 95% CI 68% to 98%). In a post hoc analysis, we found that Cochrane meta-analyses that are negative are 1.67 times more likely to be updated (95% CI 0.92 to 2.68) than those that are positive. CONCLUSIONS: We found false positives in 7% (95% CI 3% to 14%) of the included meta-analyses. Owing to limitations of external validity and to the decreased likelihood of updating positive meta-analyses, the true proportion of false positives in meta-analysis is probably higher. TSA prevented 93% of the false positives (95% CI 68% to 98%).
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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 | 0,173 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,041 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle