Authors’ reply to commentary: Renewed controversy over cardiovascular risk with non-steroidal anti-inflammatory drugs
Notice bibliographique
Résumé
We wish to emphasize three issues concerning our study: its quality, its reporting and its transparency. We would encourage those interested in objectively assessing its quality to review not only the original 13-page publication, but also the 54 pages of supplementary material freely available on the BMJ website [http://www.bmj.com/content/357/bmj.j1909], to form their own conclusions.1 Assisting in this assessment are the multiple rounds of peer review that the paper underwent, including our thorough replies, again openly available [http://www.bmj.com/content/357/bmj.j1909/peer-review]. The BMJ reporting format also encourages online commentaries, which are of unrestricted length. We received 22 for our publication and, as indicated, some were accompanied by a direct reply from us. In this light, we are surprised that Stehlik et al.2 chose to publish their commentary in a different journal.2 Our main concern with their commentary is its narrow perspective and cherry-picking of isolated comments during the early stages of a long and rigorous peer review process. One of the main issues raised in their commentary is the choice of studies to be included in a meta-analysis. For clinical decision making, we require well-executed studies devoid of biases. Why then would we be satisfied with meta-analyses that include studies in which either exposure or time is manifestly misclassified? If there is an interesting aspect of this ‘renewed controversy’, it is that of the validity of meta-analytical studies that include low-quality primary studies.
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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 | 0,020 | 0,188 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,068 | 0,067 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».