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Enregistrement W2602088386 · doi:10.1186/s12874-017-0325-5

Evaluation of AMSTAR to assess the methodological quality of systematic reviews in overviews of reviews of healthcare interventions

2017· article· en· W2602088386 sur OpenAlexafffund
Michelle Pollock, Ricardo M. Fernandes, Lisa Hartling

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Research Methodology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensAlberta HealthUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates
Mots-clésSystematic reviewMedicinePsychological interventionHealth careCochrane LibraryMEDLINEQuality (philosophy)Scope (computer science)Medical physicsMeta-analysisManagement scienceFamily medicineComputer scienceNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Overviews of reviews (overviews) compile information from multiple systematic reviews (SRs) to provide a single synthesis of relevant evidence for decision-making. It is recommended that authors assess and report the methodological quality of SRs in overviews-for example, using A MeaSurement Tool to Assess systematic Reviews (AMSTAR). Currently, there is variation in whether and how overview authors assess and report SR quality, and limited guidance is available. Our objectives were to: examine methodological considerations involved in using AMSTAR to assess the quality of Cochrane and non-Cochrane SRs in overviews of healthcare interventions; identify challenges (and develop potential decision rules) when using AMSTAR in overviews; and examine the potential impact of considering methodological quality when making inclusion decisions in overviews. METHODS: We selected seven overviews of healthcare interventions and included all SRs meeting each overview's inclusion criteria. For each SR, two reviewers independently conducted AMSTAR assessments with consensus and discussed challenges encountered. We also examined the correlation between AMSTAR assessments and SR results/conclusions. RESULTS: Ninety-five SRs were included (30 Cochrane, 65 non-Cochrane). Mean AMSTAR assessments (9.6/11 vs. 5.5/11; p < 0.001) and inter-rater reliability (AC1 statistic: 0.84 vs. 0.69; "almost perfect" vs. "substantial" using the Landis & Koch criteria) were higher for Cochrane compared to non-Cochrane SRs. Four challenges were identified when applying AMSTAR in overviews: the scope of the SRs and overviews often differed; SRs examining similar topics sometimes made different methodological decisions; reporting of non-Cochrane SRs was sometimes poor; and some non-Cochrane SRs included other SRs as well as primary studies. Decision rules were developed to address each challenge. We found no evidence that AMSTAR assessments were correlated with SR results/conclusions. CONCLUSIONS: Results indicate that the AMSTAR tool can be used successfully in overviews that include Cochrane and non-Cochrane SRs, though decision rules may be useful to circumvent common challenges. Findings support existing recommendations that quality assessments of SRs in overviews be conducted independently, in duplicate, with a process for consensus. Results also suggest that using methodological quality to guide inclusion decisions (e.g., to exclude poorly conducted and reported SRs) may not introduce bias into the overview process.

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)0,975
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,987
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,9750,987
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,004
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0080,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,999
Tête enseignante GPT0,855
Écart entre enseignants0,144 · 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
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations111
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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