Hawthorne effect on surgical studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Hawthorne effect or 'observer effect' describes a change in normal behaviour when individuals are aware they are being observed. This may have an impact on effect estimates in clinical trials. The purpose of this study was to determine if the Hawthorne effect had been recorded as a risk of bias in surgical studies. METHODS: A Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses compliant literature search was conducted till March 2019. Eligible studies included those reporting or not reporting the Hawthorne effect in surgical studies from the following databases: MEDLINE, Embase, CINAHL, AMED, BNI, HMIC, PsycINFO, Web of Science, Cochrane Library, Google Scholar and OpenGrey. Two reviewers independently reviewed the papers, extracted data and appraised study methods using the Newcastle Ottawa Scale or the Cochrane risk of bias tool. Data were analysed descriptively. RESULTS: A total of 842 papers were identified, of which 16 were eligible. Six (37%) observational studies were identified with the aim of measuring the Hawthorne effect on their outcome with five reporting that the Hawthorne effect was responsible for the improvements in outcomes and one reporting no change in outcome due to the Hawthorne effect. Ten (63%) studies were identified, of which eight used the Hawthorne effect as an explanation to improvements seen in the control group or their secondary outcomes and two to compare their results with other studies. CONCLUSION: There is considerable between-study heterogeneity on how the Hawthorne effect relates to surgical outcomes. Further consideration on reporting and considering the importance of the Hawthorne effect in the design of surgical trials is warranted.
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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 | 0,440 | 0,700 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,001 |
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.
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 ».