Overinterpretation of Research Findings: Evaluation of “Spin” in Systematic Reviews of Diagnostic Accuracy Studies in High–Impact Factor Journals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To compare the frequency of "spin" in systematic reviews of diagnostic accuracy studies in high-impact journals with the frequency a previously assessed series of reviews. METHODS: Medline was searched from January 2010 to January 2019. Systematic reviews of diagnostic accuracy studies were included if they reported a meta-analysis and were published in a journal with an impact factor >5. Two investigators independently scored each included systematic review for positivity of conclusions and for actual and potential overinterpretation practices. RESULTS: Of 137 included systematic reviews, actual overinterpretation was present in ≥1 form in the abstract in 63 (46%) and in the full-text report in 52 (38%); 108 (79%) contained a form of potential overinterpretation. Compared with the previously assessed series (reviews published 2015-2016), reviews in this series were less likely to contain ≥1 form of actual overinterpretation in the abstract and full-text report or ≥1 form of potential overinterpretation (P < 0.001 for all comparisons). The significance of these comparisons did not persist for actual overinterpretation in sensitivity analysis in which Cochrane systematic reviews were removed. Reviews published in the Cochrane Database of Systematic Reviews were less likely to contain actual overinterpretation in the abstract or the full-text report than reviews in other high-impact journals (P < 0.001 for both comparisons). CONCLUSIONS: Reviews of diagnostic accuracy studies in high-impact journals are less likely to contain overinterpretation or spin. This difference is largely due to the reviews published in the Cochrane Database of Systematic Reviews, which contain spin less often than reviews published in other high-impact journals.
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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 | 0,295 | 0,900 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes 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 ».