Compliance of systematic reviews in veterinary journals with Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) literature search reporting guidelines
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.
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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 | 0,742 | 0,839 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,046 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,008 |
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 ».