Assessing the Usability of the Risk Of Bias in Non-randomized Studies – of Interventions (ROBINS-I) Tool for Studies of Exposure and Intervention in Environmental Health Research
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The Risk Of Bias in Non-randomized Studies – of Interventions (ROBINS-I) tool evaluates internal validity (risk of bias) in non-randomized studies of interventions in comparison to an ideal (hypothetical) randomized trial. The use of ROBINS-I in studies dealing with exposures or interventions in environmental health has not yet been explored. This study evaluated the usability and applicability of ROBINS-I in studies of environmental health (EH) exposure. Methods: Three researchers in sequential rounds applied ROBINS-I to three systematic reviews of EH exposures: bisphenol-A and obesity; perfluorooctanoic acid and birth weight; and polybrominated diphenyl ethers and thyroid function. We began by providing instructions for application of ROBINS-I to EH studies, including possible confounders and co-exposures specific to the exposures considered in the three reviews. For the first two rounds of testing, two reviewers independently applied ROBINS-I and provided feedback on usability of the tool. Barriers and facilitators to the appropriateness of ROBINS-I for environmental health were identified and modifications made to the tool, as necessary. For the third round of testing, three reviewers independently applied the tool and came to consensus on item-level and overall study risk of bias. Results: Suggested modifications ranged from syntax and wording to conceptual changes to the tool. The term “intervention” was replaced with “exposure” throughout the document. Additional instructions were provided to address assessment of cross-sectional studies. Fields to collect information on measurement of exposures and outcomes of interest was added to the project protocol. Additional granularity was added to the measurement of interventions/exposure domain. Conclusion: Modifications made to the risk of bias tool to tailor it to studies of EH exposure increased understanding and application of the tool, as well as consistency in responses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | medium |
| gpt | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,719 | 0,866 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».