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Enregistrement W2937205465 · doi:10.1136/vetreco-2018-000322

Incomplete reporting of experimental studies and items associated with risk of bias in veterinary research

2019· article· en· W2937205465 sur OpenAlexafffund
Maxime Rufiange, Frédérik Rousseau‐Blass, Daniel Pang

Notice bibliographique

RevueVeterinary Record Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de Montréal
Mots-clésBlindingMedicineObservational studySample size determinationPublication biasFamily medicineVeterinary medicineConfidence intervalStatisticsClinical trialMathematicsPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In in vivo research, the reporting of core items of study design is persistently poor, limiting assessment of study quality and study reproducibility. This observational cohort study evaluated reporting levels in the veterinary literature across a range of species, journals and research fields. Four items (randomisation, sample size estimation, blinding and data exclusion) were assessed as well as availability of study data in publicly accessible repositories. From five general and five subject-specific journals, 120 consecutively published papers (12 per journal) describing in vivo experimental studies were selected. Item reporting was scored using a published scale (items ranked as fully, partially or not reported) according to completeness of reporting. Papers in subject-specific journals had higher median reporting levels (50.0 per cent vs 33.3 per cent, P=0.007). In subject-specific journals, randomisation (75.0 per cent vs 41.7 per cent, P=0.0002) and sample size estimation (35.0 per cent vs 16.7 per cent, P=0.025) reporting was approximately double that of general journals. Blinding (general 48.3 per cent, subject-specific 50.0 per cent, P=0.86) and data exclusion (general 53.3 per cent, subject-specific 63.3 per cent, P=0.27) were similarly reported. A single paper made study data readily accessible. Incomplete reporting remains prevalent in the veterinary literature irrespective of journal type, research subject or species. This impedes evaluation of study quality and reproducibility, raising concerns regarding wasted financial and animal resources.

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)0,166
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1660,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,946
Tête enseignante GPT0,644
Écart entre enseignants0,302 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations23
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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