A risk of bias instrument for non-randomized studies of exposures: A users' guide to its application in the context of GRADE
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper is to explain how to apply, interpret, and present the results of a new instrument to assess the risk of bias (RoB) in non-randomized studies (NRS) dealing with effects of environmental exposures on health outcomes. This instrument is modeled on the Risk Of Bias In Non-randomized Studies of Interventions (ROBINS-I) instrument. The RoB instrument for NRS of exposures assesses RoB along a standardized comparison to a randomized target experiment, instead of the study-design directed RoB approach. We provide specific guidance for the integral steps of developing a research question and target experiment, distinguishing issues of indirectness from RoB, making individual-study judgments, and performing and interpreting sensitivity analyses for RoB judgments across a body of evidence. Also, we present an approach for integrating the RoB assessments within the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) framework to assess the certainty of the evidence in the systematic review. Finally, we guide the reader through an overall assessment to support the rating of all domains that determine the certainty of a body of evidence using the GRADE approach.
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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 | 0,043 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle