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Enregistrement W2949773107 · doi:10.1007/s00268-019-05064-1

Reporting Quality of Journal Abstracts for Surgical Randomized Controlled Trials Before and After the Implementation of the CONSORT Extension for Abstracts

2019· review· en· W2949773107 sur OpenAlexaff
Benjamin Speich, Kimberly A. Mc Cord, Arnav Agarwal, Viktoria Gloy, Dmitry Gryaznov, Giusi Moffa, Sally Hopewell, Matthias Briel

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Surgery · 2019
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensImpactMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésConsolidated Standards of Reporting TrialsBlindingMedicineRandomized controlled trialRandomizationConfidence intervalSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adequate reporting is crucial in full-text publications but even more so in abstracts because they are the most frequently read part of a publication. In 2008, an extension for abstracts of the Consolidated Standards of Reporting Trials (CONSORT-A) statement was published, defining which items should be reported in abstracts of randomized controlled trials (RCTs). Therefore, we compared the adherence of RCT abstracts to CONSORT-A before and after the publication of CONSORT-A. METHODS: RCTs published in the five surgical journals with the highest impact factor were identified through PubMed for 2005-2007 and 2014-2016. Adherence to 15 CONSORT-A items and two additional items for abstracts of non-pharmacological trials was assessed in duplicate. We compared the overall adherence to CONSORT-A between the two time periods using an unpaired t test and explored adherence to specific items. RESULTS: A total of 192 and 164 surgical RCT abstracts were assessed (2005-2007 and 2014-2016, respectively). In the pre-CONSORT-A phase, the mean score of adequately reported items was 6.14 (95% confidence interval [CI] 5.90-6.38) and 8.11 in the post-CONSORT-A phase (95% CI 7.83-8.39; mean difference 1.97, 95% CI 1.60-2.34; p < 0.0001). The comparison of individual items indicated a significant improvement in 9 of the 15 items. The three least reported items in the post-CONSORT-A phase were randomization (2.4%), blinding (13.4%), and funding (0.0%). Specific items for non-pharmacological trials were rarely reported (approximately 10%). CONCLUSION: The reporting in abstracts of surgical RCTs has improved after the implementation of CONSORT-A. More importantly, there is still ample room for improvement.

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)0,708
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,842
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: Présentation des résultats
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7080,842
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,033
Bibliométrie0,0330,031
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0140,013
Science ouverte0,0070,011
Intégrité de la recherche0,0090,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,810
Tête enseignante GPT0,611
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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