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Enregistrement W2893332348 · doi:10.1136/bmj.k3802

Outcome reporting bias in trials: a methodological approach for assessment and adjustment in systematic reviews

2018· article· en· W2893332348 sur OpenAlexaff
Jamie J Kirkham, Douglas G. Altman, An‐Wen Chan, Carrol Gamble, Kerry Dwan, Paula Williamson

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCancer Research UK
Mots-clésSystematic reviewOutcome (game theory)Publication biasReporting biasMEDLINEPsychologyMedical literatureMeta-analysisMedicinePolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systematic reviews of clinical trials aim to include all relevant studies conducted on a particular topic and to provide an unbiased summary of their results, producing the best evidence about the benefits and harms of medical treatments. Relevant studies, however, may not provide the results for all measured outcomes or may selectively report only some of the analyses undertaken, leading to unnecessary waste in the production and reporting of research, and potentially biasing the conclusions to systematic reviews. In this article, Kirkham and colleagues provide a methodological approach, with an example of how to identify missing outcome data and how to assess and adjust for outcome reporting bias in systematic reviews.

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)0,851
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,736
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil0,876

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,8510,736
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,990
Tête enseignante GPT0,739
Écart entre enseignants0,251 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations154
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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