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Enregistrement W2607509261 · doi:10.1186/s12874-017-0347-z

Grey literature in systematic reviews: a cross-sectional study of the contribution of non-English reports, unpublished studies and dissertations to the results of meta-analyses in child-relevant reviews

2017· article· en· W2607509261 sur OpenAlexafffund
Lisa Hartling, Robin Featherstone, Megan Nuspl, Kassi Shave, Donna M Dryden, Ben Vandermeer

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Research Methodology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensCochraneUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGrey literatureMeta-analysisCross-sectional studySystematic reviewMedicineMEDLINEPsychologyFamily medicinePolitical sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Systematic reviews (SRs) are an important source of information about healthcare interventions. A key component of a well-conducted SR is a comprehensive literature search. There is limited evidence on the contribution of non-English reports, unpublished studies, and dissertations and their impact on results of meta-analyses. METHODS: Our sample included SRs from three Cochrane Review Groups: Acute Respiratory Infections (ARI), Infectious Diseases (ID), Developmental Psychosocial and Learning Problems (DPLP) (n = 129). Outcomes included: 1) proportion of reviews that searched for and included each study type; 2) proportion of relevant studies represented by each study type; and 3) impact on results and conclusions of the primary meta-analysis for each study type. RESULTS: Most SRs searched for non-English studies; however, these were included in only 12% of reviews and represented less than 5% of included studies. There was a change in results in only four reviews (total sample = 129); in two cases the change did not have an impact on the statistical or clinical significance of results. Most SRs searched for unpublished studies but the majority did not include these (only 6%) and they represented 2% of included studies. In most cases the impact of including unpublished studies was small; a substantial impact was observed in one case that relied solely on unpublished data. Few reviews in ARI (9%) and ID (3%) searched for dissertations compared to 65% in DPLP. Overall, dissertations were included in only nine SRs and represented less than 2% of included studies. In the majority of cases the change in results was negligible or small; in the case where a large change was noted, the estimate was more conservative without dissertations. CONCLUSIONS: The majority of SRs searched for non-English and unpublished studies; however, these represented a small proportion of included studies and rarely impacted the results and conclusions of the review. Inclusion of these study types may have an impact in situations where there are few relevant studies, or where there are questionable vested interests in the published literature. We found substantial variation in whether SRs searched for dissertations; in most reviews that included dissertations, these had little impact on results.

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)0,755
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,982
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7550,982
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,002
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,943
Tête enseignante GPT0,724
Écart entre enseignants0,219 · 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
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

Citations319
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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