Methodological quality of cohort study on rheumatic diseases in China: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate systematically the quality of the cohort studies on rheumatic diseases in China. METHODS: Relevant databases were searched to find cohort studies on rheumatic diseases in China, and the basic information included in the literature was extracted and analyzed. Chinese and English literature were then compared with regard to methodological quality, according to the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). RESULTS: In total, we included 46 cohort studies, with 19 studies published in English and 27 studies published in Chinese. With regard to the basic characteristics of the literature, 78.26% of the studies were published in the past four years; 16 studies were associated with hyperuricemia, followed by eight studies involving systemic lupus erythematosus. The sample size of the studies in Chinese was lower than that in English studies (P< 0.05). The English literature was superior to the Chinese literature in terms of informed consent, ethical review and selection of statistical analysis methods. The methodology quality of the 46 included studies showed that the English and Chinese NOS scores were 5.59 ± 1.25 and 6.06 ± 1.11, respectively, and the difference was significant (P< 0.01). The "representativeness of the exposed group", "demonstration that outcome of interest was not present at start of study", and the "adequacy of follow up of cohorts" scores were relatively low in Chinese and English studies. The score for "was follow-up long enough for outcomes to occur" item in English was higher than that in the Chinese studies; however, the "study controls for the most important factor" score for Chinese papers was better than that for the English papers. CONCLUSION: The Chinese rheumatic disease cohort studies started late, with a small sample size and fewer types of rheumatism. The quality of Chinese studies was better than English studies, and all reports were insufficient. In particular, "selecting exposed groups", "controlling the outcomes before study implementation" and "adequacy of follow-up" needed improvement.
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 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 | 0,136 | 0,291 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».