Methods and processes of developing the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology – Veterinary (STROBE-Vet) statement
Notice bibliographique
Résumé
Background: Reporting of observational studies in veterinary research presents challenges that often are not addressed in published reporting guidelines. Objective: To develop an extension of the STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology) statement that addresses unique reporting requirements for observational studies in veterinary medicine related to health, production, welfare, and food safety. Design: Consensus meeting of experts. Setting: Mississauga, Canada. Participants: Seventeen experts from North America, Europe, and Australia. Methods: Experts completed a pre-meeting survey about whether items in the STROBE statement should be added to or modified to address unique issues related to observational studies in animal species with health, production, welfare, or food-safety outcomes. During the meeting, each STROBE item was discussed to determine whether or not re-wording was recommended and whether additions were warranted. Anonymous voting was used to determine consensus. Results: Six items required no modifications or additions. Modifications or additions were made to the STROBE items 1 (title and abstract), 3 (objectives), 5 (setting), 6 (participants), 7 (variables), 8 (data sources-measurement), 9 (bias), 10 (study size), 12 (statistical methods), 13 (participants), 14 (descriptive data), 15 (outcome data), 16 (main results), 17 (other analyses), 19 (limitations), and 22 (funding). Conclusion: The methods and processes used were similar to those used for other extensions of the STROBE statement. The use of this STROBE statement extension should improve reporting of observational studies in veterinary research by recognizing unique features of observational studies involving food-producing and companion animals, products of animal origin, aquaculture, and wildlife.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».