<p>Analysis of Funding Source and Spin in the Reporting of Studies of Intravitreal Corticosteroid Therapy for Diabetic Macular Edema: A Systematic Review</p>
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This systematic review examined the relationship between industry funding and the presence of spin in high-impact studies evaluating intravitreal corticosteroid therapy for diabetic macular edema. METHODS: This systematic review was conducted in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) statement. MEDLINE and Embase were systematically searched from inception through July 16, 2018, for randomized controlled trials and meta-analyses investigating the treatment of patients with diabetic macular edema using intravitreal corticosteroid therapy. Only studies published in English journals with an impact factor greater than 2 as per the Clarivate Analytics 2017 Journal Citation Report were included. The authors independently assessed study quality, funding source and the presence of reporting bias using a standardized datasheet. RESULTS: Title and abstract screening were completed on 7158 unique hits and full-text review yielded 44 included studies. Overall, there was correspondence between the wording of abstract conclusions and study results in 41/44 (93%) articles. Correspondence between abstract conclusions and significance of main outcome was present in 14/14 (100%) industry-funded and 27/30 (90%) nonindustry-funded studies. The odds ratio of industry funding being associated with noncorrespondence was 0.27 (95% CI: 0.01-5.61, p=0.54). The most common reason for noncorrespondence was the failure to mention rates of steroid-related intraocular pressure elevation. CONCLUSION: The results of this systematic review indicate that biased abstract outcome reporting is rare in published randomized controlled trials and meta-analyses of intravitreal corticosteroid therapy for diabetic macular edema. Biased reporting was not associated with the presence of industry funding or a conflict of interest.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».