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Enregistrement W2950302036 · doi:10.1007/s00167-019-05551-x

Strength in numbers? The fragility index of studies from the Scandinavian knee ligament registries

2019· review· en· W2950302036 sur OpenAlexaff
Eleonor Svantesson, Eric Hamrin Senorski, Adam Danielsson, David Sundemo, Olof Westin, Olufemi R. Ayeni, Kristian Samuelsson

Notice bibliographique

RevueKnee Surgery Sports Traumatology Arthroscopy · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnterior cruciate ligamentStatistical significanceSample size determinationPhysical therapyConfidence intervalSurgeryInternal medicineStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The fragility index (FI) is a metric to evaluate the robustness of statistically significant results. It describes the number of patients who would need to change from a non-event to an event to change a result from significant to non-significant. This systematic survey aimed to evaluate the feasibility of applying the FI to findings related to anterior cruciate ligament (ACL) reconstruction in the Scandinavian knee ligament registries. METHODS: The PubMed, EMBASE, Cochrane Library and AMED databases were searched. Studies from the Scandinavian knee ligament registers were eligible if they reported a statistically significant result (p < 0.05) for any of the following dichotomous outcomes; ACL revision, contralateral ACL reconstruction or the presence of postoperative knee laxity. Only studies with a two-arm comparative analysis were included. Eligibility assessment, data extraction and quality assessment were performed by two independent reviewers. The dichotomous analyses were stratified according to the grouping variable for the two comparative arms as follows; age, patient sex, activity at injury, graft choice, drilling technique, graft fixation, single- versus double-bundle, concomitant cartilage injury and country. The two-sided Fisher's exact test was used to calculate the FI of all statistically significant analyses. RESULTS: From 158 identified studies, 13 studies were included. They reported statistical significance for a total of 56 dichotomous analyses, of which all but two had been determined by a time-to-event analysis. The median sample size for the arms was 5540 (range 92-38,666). The mean FI for all 56 dichotomous analyses was 80.6 (median 34.5), which means that a mean of 80.6 patients were needed to change outcome status to generate a non-significant result instead of a significant one. Seventeen analyses (30.4%) immediately became non-significant when performing the two-sided Fisher's exact test and, therefore, had an FI of 0. The analyses related to age were the most robust, with a mean FI of 178.5 (median 116, range 1-1089). The mean FI of the other grouping variables ranged from 0.5 to 48.0. CONCLUSION: There was large variability in the FI in analyses from the Scandinavian knee ligament registries and almost one third of the analyses had an FI of zero. The FI is a rough measurement of robustness when applied to registry studies, however, future studies are needed to determine the most appropriate metric for robustness in registry studies. The use of the FI can provide clinicians with a deeper understanding of significant study results and promotes an evidence-based approach in the clinical care of patients. LEVEL OF EVIDENCE: Systematic review of prospective cohort studies, Level II.

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)0,145
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,457
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,769

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1450,457
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,015
Bibliométrie0,0260,024
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,297 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineÉvaluation
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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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