The development of CHAMP: a checklist for the appraisal of moderators and predictors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Personalized healthcare relies on the identification of factors explaining why individuals respond differently to the same intervention. Analyses identifying such factors, so called predictors and moderators, have their own set of assumptions and limitations which, when violated, can result in misleading claims, and incorrect actions. The aim of this study was to develop a checklist for critically appraising the results of predictor and moderator analyses by combining recommendations from published guidelines and experts in the field. METHODS: Candidate criteria for the checklist were retrieved through systematic searches of the literature. These criteria were evaluated for appropriateness using a Delphi procedure. Two Delphi rounds yielded a pilot checklist, which was tested on a set of papers included in a systematic review on reinforced home-based palliative care. The results of the pilot informed a third Delphi round, which served to finalize the checklist. RESULTS: Forty-nine appraisal criteria were identified in the literature. Feedback was obtained from fourteen experts from (bio)statistics, epidemiology and other associated fields elicited via three Delphi rounds. Additional feedback from other researchers was collected in a pilot test. The final version of our checklist included seventeen criteria, covering the design (e.g. a priori plausibility), analysis (e.g. use of interaction tests) and results (e.g. complete reporting) of moderator and predictor analysis, together with the transferability of the results (e.g. clinical importance). There are criteria both for individual papers and for bodies of evidence. CONCLUSIONS: The proposed checklist can be used for critical appraisal of reported moderator and predictor effects, as assessed in randomized or non-randomized studies using individual participant or aggregate data. This checklist is accompanied by a user's guide to facilitate implementation. Its future use across a wide variety of research domains and study types will provide insights about its usability and feasibility.
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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 | 0,701 | 0,886 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».