Compliance of systematic reviews in veterinary journals with Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) literature search reporting guidelines
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Complete, accurate reporting of systematic reviews facilitates assessment of how well reviews have been conducted. The primary objective of this study was to examine compliance of systematic reviews in veterinary journals with Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) guidelines for literature search reporting and to examine the completeness, bias, and reproducibility of the searches in these reviews from what was reported. The second objective was to examine reporting of the credentials and contributions of those involved in the search process. METHODS: A sample of systematic reviews or meta-analyses published in veterinary journals between 2011 and 2015 was obtained by searching PubMed. Reporting in the full text of each review was checked against certain PRISMA checklist items. RESULTS: Over one-third of reviews (37%) did not search the CAB Abstracts database, and 9% of reviews searched only 1 database. Over two-thirds of reviews (65%) did not report any search for grey literature or stated that they excluded grey literature. The majority of reviews (95%) did not report a reproducible search strategy. CONCLUSIONS: Most reviews had significant deficiencies in reporting the search process that raise questions about how these searches were conducted and ultimately cast serious doubts on the validity and reliability of reviews based on a potentially biased and incomplete body of literature. These deficiencies also highlight the need for veterinary journal editors and publishers to be more rigorous in requiring adherence to PRISMA guidelines and to encourage veterinary researchers to include librarians or information specialists on systematic review teams to improve the quality and reporting of searches.
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.
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 | 0,528 | 0,777 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 découle