Reporting Quality of Journal Abstracts for Surgical Randomized Controlled Trials Before and After the Implementation of the CONSORT Extension for Abstracts
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,708 | 0,842 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».