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Enregistrement W2551697176 · doi:10.1111/zph.12314

Methods and Processes of Developing the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology – Veterinary (<scp>STROBE</scp>‐Vet) Statement

2016· article· en· W2551697176 sur OpenAlexafffundabout
Jan M. Sargeant, Annette M. O’Connor, Ian R. Dohoo, Hollis N. Erb, Myriam Cevallos, Matthias Egger, Annette Kjær Ersbøll, S.W. Martin, Liza Rosenbaum Nielsen, David L. Pearl, Dirk U. Pfeiffer, Javier Sánchez, Mary E. Torrence, Håkan Vigre, Cheryl Waldner, Michael P. Ward

Notice bibliographique

RevueZoonoses and Public Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandUniversity of SaskatchewanUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesSyddansk UniversitetIowa State UniversityUniversity of GuelphAtlantic Veterinary CollegeOntario Veterinary College, University of GuelphCornell University
Mots-clésObservational studyStrengthening the reporting of observational studies in epidemiologyAnimal welfareStatement (logic)Animal healthMedicineFamily medicineMEDLINESystematic reviewPsychologyVeterinary medicineMedical educationEnvironmental healthPolitical sciencePathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reporting of observational studies in veterinary research presents many challenges that often are not adequately addressed in published reporting guidelines. A consensus meeting of experts was organized to develop an extension of the STROBE statement to address observational studies in veterinary medicine with respect to animal health, animal production, animal welfare and food safety outcomes. The consensus meeting was held 11-13 May 2014 in Mississauga, Ontario, Canada. Seventeen experts from North America, Europe and Australia attended the meeting. The experts were epidemiologists and biostatisticians, many of whom hold or have held editorial positions with relevant journals. Prior to the meeting, 19 experts completed a survey about whether they felt any of the 22 items of the STROBE statement should be modified and whether items should be added to address unique issues related to observational studies in animal species with health, production, welfare or food safety outcomes. At the meeting, the participants were provided with the survey responses and relevant literature concerning the reporting of veterinary observational studies. During the meeting, each STROBE item was discussed to determine whether or not re-wording was recommended, and whether additions were warranted. Anonymous voting was used to determine whether there was consensus for each item change or addition. The consensus was that six items needed no modifications or additions. Modifications or additions were made to the STROBE items numbered as follows: 1 (title and abstract), 3 (objectives), 5 (setting), 6 (participants), 7 (variables), 8 (data sources/measurement), 9 (bias), 10 (study size), 12 (statistical methods), 13 (participants), 14 (descriptive data), 15 (outcome data), 16 (main results), 17 (other analyses), 19 (limitations) and 22 (funding). Published literature was not always available to support modification to, or inclusion of, an item. The methods and processes used in the development of this statement were similar to those used for other extensions of the STROBE statement. The use of this extension to the STROBE statement should improve the reporting of observational studies in veterinary research related to animal health, production, welfare or food safety outcomes by recognizing the unique features of observational studies involving food-producing and companion animals, products of animal origin, aquaculture and wildlife.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,274
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,353
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,360
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2740,353
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,957
Tête enseignante GPT0,676
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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