Core Outcome Set–STAndards for Reporting: The COS-STAR Statement
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
BACKGROUND: Core outcome sets (COS) can enhance the relevance of research by ensuring that outcomes of importance to health service users and other people making choices about health care in a particular topic area are measured routinely. Over 200 COS to date have been developed, but the clarity of these reports is suboptimal. COS studies will not achieve their goal if reports of COS are not complete and transparent. METHODS AND FINDINGS: In recognition of these issues, an international group that included experienced COS developers, methodologists, journal editors, potential users of COS (clinical trialists, systematic reviewers, and clinical guideline developers), and patient representatives developed the Core Outcome Set-STAndards for Reporting (COS-STAR) Statement as a reporting guideline for COS studies. The developmental process consisted of an initial reporting item generation stage and a two-round Delphi survey involving nearly 200 participants representing key stakeholder groups, followed by a consensus meeting. The COS-STAR Statement consists of a checklist of 18 items considered essential for transparent and complete reporting in all COS studies. The checklist items focus on the introduction, methods, results, and discussion section of a manuscript describing the development of a particular COS. A limitation of the COS-STAR Statement is that it was developed without representative views of low- and middle-income countries. COS have equal relevance to studies conducted in these areas, and, subsequently, this guideline may need to evolve over time to encompass any additional challenges from developing COS in these areas. CONCLUSIONS: With many ongoing COS studies underway, the COS-STAR Statement should be a helpful resource to improve the reporting of COS studies for the benefit of all COS users.
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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 | 0,012 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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