Reporting studies on time to diagnosis: proposal of a guideline by an international panel (REST)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies on time to diagnosis are an increasing field of clinical research that may help to plan corrective actions and identify inequities in access to healthcare. Specific features of time to diagnosis studies, such as how participants were selected and how time to diagnosis was defined and measured, are poorly reported. The present study aims to derive a reporting guideline for studies on time to diagnosis. METHODS: Each item of a list previously used to evaluate the completeness of reporting of studies on time to diagnosis was independently evaluated by a core panel of international experts (n = 11) for relevance and readability before an open electronic discussion allowed consensus to be reached on a refined list. The list was then submitted with an explanatory document to first, last and/or corresponding authors (n = 98) of published systematic reviews on time to diagnosis (n = 45) for relevance and readability, and finally approved by the core expert panel. RESULTS: The refined reporting guideline consists of a 19-item checklist: six items are about the process of participant selection (with a suggested flowchart), six about the definition and measurement of time to diagnosis, and three about optional analyses of associations between time to diagnosis and participant characteristics and health outcomes. Of 24 responding authors of systematic reviews, more than 21 (≥88 %) rated the items as relevant, and more than 17 (≥70 %) as readable; 19 of 22 (86 %) authors stated that they would potentially use the reporting guideline in the future. CONCLUSIONS: We propose a reporting guideline (REST) that could help authors, reviewers, and editors of time to diagnosis study reports to improve the completeness and the accuracy of their reporting.
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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 | 0,621 | 0,700 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,012 |
| Communication savante | 0,017 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,022 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,031 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,006 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».