A Quantitative Assessment of the Reporting Quality of Herbal Medicine Research: The Road to Improvement
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To quantify different aspects of the quality of reporting of herbal medicine clinical trials, to determine how that quality is affecting the conclusions of meta-analyses, and to target areas for improvement in future herbal medicine research reporting. STUDY DESIGN: The Electronic databases PubMed, Academic Search Premier, ScienceDirect, and Alt HealthWatch were searched for meta-analyses of herbal medicines in refereed journals and Cochrane Reviews in the years 2000-2004 and 2010-2014. The search was limited to meta-analyses of randomized controlled trials involving humans and published in English. Judgments and descriptions within the meta-analyses were used to report on risks of bias in the included clinical trials and the meta-analyses themselves. RESULTS: Out of 3264 citations, 9 journal-published meta-analyses were selected from 2000 to 2004, 116 from 2010 to 2014, and 44 Cochrane Reviews from 2010 to 2014. Across both time frames and categories of publication, <42% of the trials included in the meta-analyses described adequate randomization; <19% described concealment methods; <26% described double blinding; <29% described outcome assessment blinding, ≤53% discussed incomplete data, and <36% were nonselective in their reporting. Less than 54% of trials reported on adverse events and 64% of meta-analyses did not include a single trial with a low risk of bias. Taxonomic verification and chemical characterization of test products were infrequent in trials. Only 40% of meta-analyses considered publication bias and, of those that did, 90% found evidence for it. Cochrane Reviews were more likely than other sources to make negative conclusions of efficacy or to defer conclusions because of the absence of high quality trials. CONCLUSIONS: Meta-analyses of herbal medicines include a significant number of clinical trials that do not meet the recommended standards for clinical trial reporting. This quantitative assessment identified significant publication bias and other bias risks that may be due to inadequate trial design or incomplete reporting of outcomes. Suggested improvements to herbal medicine clinical trial reporting are discussed.
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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 | 0,873 | 0,930 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,017 |
| Communication savante | 0,025 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».