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Enregistrement W2778554502 · doi:10.1080/03630242.2017.1421287

Published intimate partner violence studies often differ from their trial registration records

2017· article· en· W2778554502 sur OpenAlexafffund
Kim Madden, Kerry Tai, Zak Ali, Patricia Schneider, Mahip Singh, Michelle Ghert, Mohit Bhandari

Notice bibliographique

RevueWomen & Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensWestern UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesInstitute of Gender and Health
Mots-clésMedicineTransparency (behavior)Reporting biasTrial registrationResearch designDomestic violenceClinical trialFamily medicineMEDLINEPoison controlHuman factors and ergonomicsMedical emergencyComputer securityComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Registering study protocols in a trial registry is important for methodologic transparency and reducing selective reporting bias. The objective of this investigation was to determine whether published studies of intimate partner violence (IPV) that had been registered matched the registration record on key study design elements. METHODS: We systematically searched three trial registries to identify registered IPV studies and the published literature for the associated publication. Two authors independently determined for each study whether key study elements in the registry matched those in the published paper. RESULTS: We included 66 studies published between 2006 and 2017. Nearly half (29/66, 44%) were registered after study completion. Many (26/66, 39%) had discrepancies regarding the primary outcome, and nearly two-thirds (42/66, 64%) had discrepancies in secondary outcomes. Discrepancies in study design were less frequent (13/66, 20%). However, large changes in sample size (26/66, 39%) and discrepancies in funding source (28/66, 42%) were frequently observed. CONCLUSIONS: Trial registries are important tools for research transparency and identifying and preventing outcome switching and selective outcome reporting bias. Published IPV studies often differ from their records in trial registries. Researchers should pay close attention to the accuracy of trial registry records.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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