The Misconception of Case-Control Studies in the Plastic Surgery Literature: A Literature Audit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Case-control study designs are commonly used. However, many published case-control studies are not true case-controls and are in fact mislabeled. The purpose of this study was to identify all case-control studies published in the top three plastic surgery journals over the past 10 years, assess which were truly case-control studies, clarify the actual design of the articles, and address common misconceptions. METHODS: MEDLINE, Embase, and Web of Science databases were searched for case-control studies in the three highest-impact factor plastic surgery journals (2005 to 2015). Two independent reviewers screened the resulting titles, abstracts, and methods, if applicable, to identify articles labeled as case-control studies. These articles were appraised and classified as true case-control studies or non-case-control studies. RESULTS: The authors found 28 articles labeled as case-control studies. However, only six of these articles (21 percent) were truly case-control designs. Of the 22 incorrectly labeled studies, one (5 percent) was a randomized controlled trial, three (14 percent) were nonrandomized trials, two (9 percent) were prospective comparative cohort designs, 14 (64 percent) were retrospective comparative cohort designs, and two (9 percent) were cross-sectional designs. The mislabeling was worse in recent years, despite increases in evidence-based medicine awareness. CONCLUSIONS: The majority of published case-control studies are not in fact case-control studies. This misunderstanding is worsening with time. Most of these studies are actually comparative cohort designs. However, some studies are truly clinical trials and thus a higher level of evidence than originally proposed.
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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 | 0,577 | 0,778 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,062 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,022 |
| Communication savante | 0,017 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».