Critical appraisal of the application of propensity score methods in the urology literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine whether studies that used propensity score (PS) methods in the urology literature provide sufficient detail to allow scientific reproducibility and whether appropriate statistical tests were used to obtain valid measures of effect. MATERIALS AND METHODS: We searched OVID Medline and the Science Citation Index from inception to November 2016 to identify studies that used PS methods in five general urology journals. From each included article, we extracted pertinent information related to the PS methodology, such as estimation of the PS, whether balance diagnostics were performed, and the statistical analysis performed. RESULTS: We identified 114 articles for inclusion. Matching on the PS was the most common method used (62 studies, 54.4%). Of all studies, 103 (90.4%) described which covariates were used to estimate the PS; however, only 24 provided justification for the selected covariates. Although the majority of studies (70.2%) performed some sort of diagnostic evaluation to assess balance, few studies (24.6%) used appropriate methods for balance assessment. Only four (6.4%) studies that used PS matching provided sufficient detail to replicate the matching strategy. Finally, the majority (77.4%) of studies that used PS matching explicitly used inappropriate statistical methods to estimate the effect of an exposure on an outcome. CONCLUSIONS: In the urology literature PS methods were poorly described and implemented. We provide recommendations for improvement to allow scientific reproducibility and obtain valid measures of effect from their use.
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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 | 0,518 | 0,863 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,053 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,014 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».