Development, Application and Evaluation of Risk of Bias Criteria for Case-Crossover and Time-Series Studies of Air Pollution and Health
Notice bibliographique
Résumé
Systematic review and meta-analysis methods are increasingly being applied to environmental health literature. However, these methods have not been routinely applied within the context of formal risk assessments, despite common aims and practices, including systematic identification, analysis and summary assessment of the weight of evidence linking exposures and outcomes. A particular gap in these practices is the availability of standardized criteria for assessing risk of bias in studies of environmental exposures, operationalized in a form that can be efficiently and reliably applied by reviewers / risk assessors to a potentially large number of primary studies. Building on the Navigation Guide systematic review methodology, we developed, applied and evaluated risk of bias criteria applicable to time series and case-crossover studies linking air pollution and cardiovascular and respiratory morbidity, operationalizing them in DistillerSR™ systematic review software in the context of a systematic review of health effects of nitrogen dioxide. Risk of bias domains comprised: selection bias and generalizability, exposure assessment, confounding, outcome assessment, completeness of outcome data, selective outcome reporting, conflict of interest and other sources of bias. Risk of bias criteria were developed through literature review and expert consultation and evaluated with respect to content and face validity, inter-rater agreement and completion time. Our findings address the feasibility and reliability of our risk of bias criteria for time series and case-crossover studies linking air pollution and cardiovascular and respiratory morbidity. These criteria may provide a promising tool in the context of both systematic review and risk assessment. PROSPERO registration number CRD42018084497.
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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 | 0,735 | 0,874 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,047 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».