An assessment of the quality of current clinical meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this study was to assess the overall quality of study-level meta-analyses in high-ranking journals using commonly employed guidelines and standards for systematic reviews and meta-analyses. METHODS: 100 randomly selected study-level meta-analyses published in ten highest-ranking clinical journals in 2016-2017 were evaluated by medical librarians against 4 assessments using a scale of 0-100: the Peer Review of Electronic Search Strategies (PRESS), Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA), Institute of Medicine's (IOM) Standards for Systematic Reviews, and quality items from the Cochrane Handbook. Multiple regression was performed to assess meta-analyses characteristics' associated with quality scores. RESULTS: The overall median (interquartile range) scores were: PRESS 62.5(45.8-75.0), PRISMA 92.6(88.9-96.3), IOM 81.3(76.6-85.9), and Cochrane 66.7(50.0-83.3). Involvement of librarians was associated with higher PRESS and IOM scores on multiple regression. Compliance with journal guidelines was associated with higher PRISMA and IOM scores. CONCLUSION: This study raises concerns regarding the reporting and methodological quality of published MAs in high impact journals Early involvement of information specialists, stipulation of detailed author guidelines, and strict adherence to them may improve quality of published meta-analyses.
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 | 0,483 | 0,747 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».