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Enregistrement W2903155667 · doi:10.1017/s003329171800329x

When meta-analyses get it wrong: response to ‘treatment outcomes for anorexia nervosa: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials’

2018· review· en· W2903155667 sur OpenAlexaff
James Lock, Helena C. Kraemer, Booil Jo, Jennifer Couturier

Notice bibliographique

RevuePsychological Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnorexia nervosaMeta-analysisContent (measure theory)Randomized controlled trialPsychologyAction (physics)Eating disordersPsychotherapistClinical psychologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systematic reviews and meta-analyses are important tools in evaluating data supporting evidence-based medicine At the same time, results from meta-analyses can also be confusing, misleading, and harmful when the methods are misused or misinterpreted. It is unfortunate that when endeavoring to provide new insights about treatment using a meta-analysis, the recent paper entitled 'Treatment Outcomes for Anorexia Nervosa: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trial' There were a variety of methodological decisions made when conducting this meta-analysis that limit the value of its conclusions, such as the inclusion of studies with non-comparable interventions and/or controls, use of widely varying assessment end points as end of treatment (EOT), the combining of highly differing prognostic age groups, and reliance on grossly underpowered studies.

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)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,1640,043
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,000

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 Opus0,581
Tête enseignante GPT0,577
Écart entre enseignants0,003 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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