Overinterpretation of Research Findings: Evidence of “Spin” in Systematic Reviews of Diagnostic Accuracy Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We wished to assess the frequency of overinterpretation in systematic reviews of diagnostic accuracy studies. METHODS: MEDLINE was searched through PubMed from December 2015 to January 2016. Systematic reviews of diagnostic accuracy studies in English were included if they reported one or more metaanalyses of accuracy estimates. We built and piloted a list of 10 items that represent actual overinterpretation in the abstract and/or full-text conclusion, and a list of 9 items that represent potential overinterpretation. Two investigators independently used the items to score each included systematic review, with disagreements resolved by consensus. RESULTS: We included 112 systematic reviews. The majority had a positive conclusion regarding the accuracy or clinical usefulness of the investigated test in the abstract (n = 83; 74%) and full-text (n = 83; 74%). Of the 112 reviews, 81 (72%) contained at least 1 actual form of overinterpretation in the abstract, and 77 (69%) in the full-text. This was most often a "positive conclusion, not reflecting the reported summary accuracy estimates," in 55 (49%) abstracts and 56 (50%) full-texts and a "positive conclusion, not taking high risk of bias and/or applicability concerns into account," in 47 abstracts (42%) and 26 full-texts (23%). Of these 112 reviews, 107 (96%) contained a form of potential overinterpretation, most frequently "nonrecommended statistical methods for metaanalysis performed" (n = 57; 51%). CONCLUSIONS: Most recent systematic reviews of diagnostic accuracy studies present positive conclusions and a majority contain a form of overinterpretation. This may lead to unjustified optimism about test performance and erroneous clinical decisions and recommendations.
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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 | 0,718 | 0,917 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,022 |
| Communication savante | 0,016 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».