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Enregistrement W2597390287 · doi:10.1186/s12874-017-0320-x

Assignment of adverse event indexing terms in randomized clinical trials involving spinal manipulative therapy: an audit of records in MEDLINE and EMBASE databases

2017· article· en· W2597390287 sur OpenAlexaff
Lindsay M. Gorrell, Roger Engel, Reidar P. Lystad, Benjamin T. Brown

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Research Methodology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMEDLINEMedicineAdverse effectRandomized controlled trialInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Reporting of adverse events in randomized clinical trials (RCTs) is encouraged by the authors of The Consolidated Standards of Reporting Trials (CONSORT) statement. With robust methodological design and adequate reporting, RCTs have the potential to provide useful evidence on the incidence of adverse events associated with spinal manipulative therapy (SMT). During a previous investigation, it became apparent that comprehensive search strategies combining text words with indexing terms was not sufficiently sensitive for retrieving records that were known to contain reports on adverse events. The aim of this analysis was to compare the proportion of articles containing data on adverse events associated with SMT that were indexed in MEDLINE and/or EMBASE and the proportion of those that included adverse event-related words in their title or abstract. METHODS: A sample of 140 RCT articles previously identified as containing data on adverse events associated with SMT was used. Articles were checked to determine if: (1) they had been indexed with relevant terms describing adverse events in the MEDLINE and EMBASE databases; and (2) they mentioned adverse events (or any related terms) in the title or abstract. RESULTS: Of the 140 papers, 91% were MEDLINE records, 85% were EMBASE records, 81% were found in both MEDLINE and EMBASE records, and 4% were not in either database. Only 19% mentioned adverse event-related text words in the title or abstract. There was no significant difference between MEDLINE and EMBASE records in the proportion of available papers (p = 0.078). Of the 113 papers that were found in both MEDLINE and EMBASE records, only 3% had adverse event-related indexing terms assigned to them in both databases, while 81% were not assigned an adverse event-related indexing term in either database. CONCLUSIONS: While there was effective indexing of RCTs involving SMT in the MEDLINE and EMBASE databases, there was a failure of allocation of adverse event indexing terms in both databases. We recommend the development of standardized definitions and reporting tools for adverse events associated with SMT. Adequate reporting of adverse events associated with SMT will facilitate accurate indexing of these types of manuscripts in the databases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,311
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,699
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: Présentation des résultats
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3110,699
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,005
Bibliométrie0,1030,086
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,989
Tête enseignante GPT0,792
Écart entre enseignants0,197 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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