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Enregistrement W2940077608 · doi:10.1371/journal.pone.0215225

Variability in the validity and reliability of outcome measures identified in a systematic review to assess treatment efficacy of cognitive enhancers for Alzheimer’s Dementia

2019· review· en· W2940077608 sur OpenAlexafffund
Charlene Soobiah, Mina Tadrous, Simon R. Knowles, Erik Blondal, Huda Ashoor, Marco Ghassemi, Paul A. Khan, Joanne Ho, Andrea C. Tricco, Sharon E. Straus

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensPublic Health OntarioMcMaster UniversitySt. Michael's HospitalResearch Institute for AgingHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCognitionDementiaReliability (semiconductor)PsychologyClinical psychologyValidityOutcome (game theory)Systematic reviewMEDLINEMedicinePsychometricsPsychiatryDiseasePathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Selection of optimal outcome measures is a critical step in a systematic review; inclusion of uncommon or non-validated outcome measures can impact the uptake of systematic review findings. Our goals were to identify the validity and reliability of outcome measures used in primary studies to assess cognition, function, behaviour and global status; and, to use these data to select outcomes for a systematic review (SR) on treatment efficacy of cognitive enhancers for Alzheimer's Dementia (AD). METHODS: Articles fulfilling the eligibility criteria of the SR were included in a charting exercise to catalogue outcome measures reported. Outcome measures were then assessed for validity and reliability. Two independent reviewers abstracted data on outcome measures and validity and reliability reported for cognition, function, behaviour and global status. RESULTS: 129 studies were included in the charting exercise; 57 outcome measures were identified for cognition, 21 for function, 13 for behaviour and 10 for global status. A total of 35 (61%) cognition measures, 10 (48%) functional measures, 8 (61%) behavioural measures and four (40%) of global status measures were only used once in the literature. Validity and reliability information was found for 51% of cognition measures, 90% of function and global status measures and 100% of behavioural measures. CONCLUSIONS: While a large number of outcome measures were used in primary studies, many of these were used only once. Reporting of validity and reliability varied in AD studies of cognitive enhancers. Core outcome sets should be used when available; when they are not available researchers need to balance frequency of reported outcome measures, their respective validity and reliability, and preferences of knowledge users. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: CRD#42012001948.

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)0,272
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,640
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,728
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2720,640
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,015
Bibliométrie0,0220,023
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,405
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,052 · 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'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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