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Enregistrement W2625969387 · doi:10.1111/acem.13233

Adherence to Standards for Reporting Diagnostic Accuracy in Emergency Medicine Research

2017· review· en· W2625969387 sur OpenAlexaff
Lucas Gallo, Nadia Hua, Mathew Mercuri, Angela Silveira, Andrew Worster

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2017
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiagnostic accuracyMEDLINEEmergency departmentTest (biology)Medical physicsDiagnostic testEmergency medicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diagnostic tests are used frequently in the emergency department (ED) to guide clinical decision making and, hence, influence clinical outcomes. The Standards for Reporting of Diagnostic Accuracy (STARD) criteria were developed to ensure that diagnostic test studies are performed and reported to best inform clinical decision making in the ED. OBJECTIVE: The objective was to determine the extent to which diagnostic studies published in emergency medicine journals adhered to STARD 2003 criteria. METHODS: Diagnostic studies published in eight MEDLINE-listed, peer-reviewed, emergency medicine journals over a 5-year period were reviewed for compliance to STARD criteria. RESULTS: A total of 12,649 articles were screened and 114 studies were included in our study. Twenty percent of these were randomly selected for assessment using STARD 2003 criteria. Adherence to STARD 2003 reporting standards for each criteria ranged from 8.7% adherence (criteria-reporting adverse events from performing index test or reference standard) to 100% (multiple criteria). CONCLUSION: Just over half of STARD criteria are reported in more than 80% studies. As poorly reported studies may negatively impact their clinical usefulness, it is essential that studies of diagnostic test accuracy be performed and reported adequately. Future studies should assess whether studies have improved compliance with the STARD 2015 criteria amendment.

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)0,612
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,961
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6120,961
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0250,004
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0120,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0800,002

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 Opus0,962
Tête enseignante GPT0,755
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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