Reporting quality and risk of bias in randomised trials in health professions education
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Complete reporting of research is essential to enable consumers to accurately appraise, interpret and apply findings. Quality appraisal checklists are giving way to tools that judge the risk for bias. OBJECTIVES: We sought to determine the prevalence of these complementary aspects of research reports (completeness of reporting and perceived risk for bias) of randomised studies in health professions education. METHODS: We searched bibliographic databases for randomised studies of health professions education. We appraised two cohorts representing different time periods (2008-2010 and 2014, respectively) and worked in duplicate to apply the CONSORT guidelines and Cochrane Risk of Bias tool. We explored differences between time periods using independent-samples t-tests or the chi-squared test, as appropriate. RESULTS: We systematically identified 180 randomised studies (2008-2010, n = 150; 2014, n = 30). Frequencies of reporting of CONSORT elements within full-text reports were highly variable and most elements were reported in fewer than 50% of studies. We found a statistically significant difference in the CONSORT reporting index (maximum score: 500) between the 2008-2010 (mean ± standard deviation [SD]: 242.7 ± 55.6) and 2014 (mean ± SD: 311.6 ± 53.2) cohorts (p < 0.001). High or unclear risk for bias was most common for allocation concealment (157, 87%) and blinding of participants (147, 82%), personnel (152, 84%) and outcome assessors (112, 62%). Most risk for bias elements were judged to be unclear (range: 51-84%). Risk for bias elements significantly improved over time for blinding of participants (p = 0.007), incomplete data (p < 0.001) and the presence of other sources of bias (p < 0.001). CONCLUSIONS: Reports of randomised studies in health professions education frequently omit elements recommended by the CONSORT statement. Most reports were assessed as having a high or unclear risk for bias. Greater attention to how studies are reported at study outset and in manuscript preparation could improve levels of complete transparent reporting.
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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 | 0,660 | 0,913 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes 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 ».