Using the STROBE statement to assess reporting in blindness prevalence surveys in low and middle income countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cross-sectional blindness prevalence surveys are essential to plan and monitor eye care services. Incomplete or inaccurate reporting can prevent effective translation of research findings. The Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) statement is a 32 item checklist developed to improve reporting of observational studies. The aim of this study was to assess the completeness of reporting in blindness prevalence surveys in low and middle income countries (LMICs) using STROBE. METHODS: MEDLINE, EMBASE and Web of Science databases were searched on April 8 2016 to identify cross-sectional blindness prevalence surveys undertaken in LMICs and published after STROBE was published in December 2007. The STROBE tool was applied to all included studies, and each STROBE item was categorized as 'yes' (met criteria), 'no' (did not meet criteria) or 'not applicable'. The 'Completeness of reporting (COR) score' for each manuscript was calculated: COR score = yes / [yes + no]. In journals with included studies the instructions to authors and reviewers were checked for reference to STROBE. RESULTS: The 89 included studies were undertaken in 32 countries and published in 37 journals. The mean COR score was 60.9% (95% confidence interval [CI] 58.1-63.7%; range 30.8-88.9%). The mean COR score did not differ between surveys published in journals with author instructions referring to STROBE (10/37 journals; 61.1%, 95%CI 56.4-65.8%) or in journals where STROBE was not mentioned (60.9%, 95%CI 57.4-64.3%; p = 0.93). CONCLUSION: While reporting in blindness prevalence surveys is strong in some areas, others need improvement. We recommend that more journals adopt the STROBE checklist and ensure it is used by authors and reviewers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,618 | 0,805 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,015 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».