Characteristics of systematic reviews published in dentistry by Brazilian corresponding authors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to analyze the reporting and conduct characteristics of systematic reviews (SRs) published in dentistry by Brazilian corresponding authors and compare reporting characteristics of Brazilian SRs with the rest of the world. METHODS: A search in PubMed was performed to identify SRs published in dentistry in 2017 assessing different aspects of oral heath irrespective of the design of included studies. From this dataset, a subgroup analysis was performed considering only SRs published by Brazilian corresponding authors. Study screening was performed by two researchers independently, while for data extraction, one of three reviewers extracted details related to reporting and conduct of SRs. The completeness of reporting of 24 characteristics, included in the PRISMA Statement of the SRs classified as treatment/therapeutic, was evaluated comparing Brazilian SR to SRs from all other countries. RESULTS: We included 117 SRs with Brazilian corresponding authors. The majority focused on dental treatments (39.3%), with oral surgery (n=19, 16.2%) as the most commonly published. Included SRs presented varying reporting/conduct characteristics. Items such as use of reporting guidelines and screening method used were well reported. However, most SRs did not assess the risk of publication bias and did not use the GRADE assessment. Four (of 24) reporting characteristics of Brazilian SRs compared to SRs from the rest of world were reported statistically significantly more frequently: mention of a SR protocol, trial registry searched, screening method reported, and assessment of risk of bias/quality of studies. CONCLUSION: Reporting and conduct characteristics of Brazilian SRs are highly variable.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,255 | 0,215 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».