Quality assessment of systematic reviews and meta-analyses that examine preventive antibiotic uses and management practices designed to prevent disease in livestock
Notice bibliographique
Résumé
To implement effective stewardship in food animal production, it is essential that producers and veterinarians are aware of preventive interventions to reduce illness in livestock. Systematic reviews and meta-analyses (SR/MA) provide transparent, replicable, and quality-assessed overviews. At present, it is unknown how many SR/MA evaluate preventive antibiotic use or management practices aimed at reducing disease risk in animal agriculture. Further, the quality of existing reviews is unknown. Our aim was to identify reviews investigating these topics and to provide an assessment of their quality. Thirty-eight relevant reviews were identified. Quality assessment was based on the AMSTAR 2 framework for the critical appraisal of systematic reviews. The quality of most of the reviews captured was classified as critically low (84.2%, n = 32/38), and only a small percentage of the evaluated reviews did not contain critical weaknesses (7.9%, n = 3/38). Particularly, a small number of reviews reported the development of an a priori protocol (15.8%, n = 6/38), and few reviews stated that key review steps were conducted in duplicate (study selection/screening: 26.3%, n = 10/38; data extraction: 15.8%, n = 6/38). The development of high-quality reviews summarizing evidence on approaches to antibiotic reduction is essential, and thus greater adherence to quality conduct guidelines for synthesis research is crucial.
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 | 0,027 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».