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Enregistrement W2903862725 · doi:10.1093/neuros/nyy591

What Isn’t a Case-Control Study?

2018· article· en· W2903862725 sur OpenAlexaff
Kimberly Kicielinski, Esther B. Dupépé, Amber S. Gordon, Nancy E. Mayo, Beverly C. Walters

Notice bibliographique

RevueNeurosurgery · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistMedicineConfusionQuality (philosophy)Control (management)Critical appraisalResearch designSample size determinationMedical physicsClinical study designAlternative medicineStatisticsComputer scienceClinical trialArtificial intelligencePathologyPsychologyCognitive psychologyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Confusion exists among neurosurgeons when choosing and implementing an appropriate study design and statistical methods when conducting research. We noticed particular difficulty with mislabeled and inappropriate case-control studies in the neurosurgical literature. OBJECTIVE: To quantify and to rigorously review this issue for appropriateness in publication and to establish quality of the manuscripts using a rigorous technique. METHODS: Following a literature search, pairs drawn from 5 independent reviewers evaluated a complete sample of 125 manuscripts claiming to be case-control studies with respect to basic case-control criteria. Seventy-five papers were then subjected to a more rigorous appraisal for quality using the SIGN Methodology Checklist for case-control studies. RESULTS: Fifty publications were rejected based on basic criteria used to identify case-control design. Of the 75 subjected to quality analysis, 46 were felt to be acceptable for publication. Only 11 papers (9%) achieved the designation of high quality. Of the original 125 papers evaluated, 79 (63%) were inappropriately labeled case-control studies. CONCLUSION: Mislabeling and use of inappropriate study design are common in the neurosurgical literature. Manuscripts should be evaluated rigorously by reviewers and readers, and neurosurgical training programs should include instruction on choice of appropriate study design and critical appraisal of the literature.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,546
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,837
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil0,560

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5460,837
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,005
Bibliométrie0,0140,015
Études des sciences et des technologies0,0040,019
Communication savante0,0140,014
Science ouverte0,0090,003
Intégrité de la recherche0,0120,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,654
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,153 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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