What's in a Name? The Incorrect Use of Case Series as a Study Design Label in Studies Involving Dogs and Cats
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Study design labels are used to identify relevant literature to address specific clinical and research questions and to aid in evaluating the evidentiary value of research. Evidence from the human healthcare literature indicates that the label "case series" may be used inconsistently and inappropriately. OBJECTIVE: Our primary objective was to determine the proportion of studies in the canine and feline veterinary literature labeled as case series that actually corresponded to descriptive cohort studies, population-based cohort studies, or other study designs. Our secondary objective was to identify the proportion of case series in which potentially inappropriate inferential statements were made. DESIGN: Descriptive evaluation of published literature. PARTICIPANTS: One-hundred published studies (from 19 journals) labeled as case series. METHODS: Studies were identified by a structured literature search, with random selection of 100 studies from the relevant citations. Two reviewers independently characterized each study, with disagreements resolved by consensus. RESULTS: Of the 100 studies, 16 were case series. The remaining studies were descriptive cohort studies (35), population-based cohort studies (36), or other observational or experimental study designs (13). Almost half (48.8%) of the case series or descriptive cohort studies, with no control group and no formal statistical analysis, included inferential statements about the efficacy of treatment or statistical significance of potential risk factors. CONCLUSIONS: Authors, peer-reviewers, and editors should carefully consider the design elements of a study to accurately identify and label the study design. Doing so will facilitate an understanding of the evidentiary value of the 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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».