Reliability of studies published as SR/MA on nutrition in cancer prevention - a systematic survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In several fields of medicine, the quality of studies published as systematic reviews/meta-analyses (SR/MAs) is low. Similar problems may exist for SR/MA on nutrition in cancer prevention. We aimed to assess overall quality and risk of bias (RoB) of studies published as SR/MA on nutritional interventions in cancer prevention with two instruments: AMSTAR 2 ('a measurement tool to assess systematic review 2') and ROBIS ('Risk of Bias in Systematic Reviews') respectively. Methods Following a systematic search in 3 databases we included studies identified as SR/MA published between 2010 and 2018 assessing any nutritional interventions in cancer prevention in the general population or among people with cancer risk (Protocol in PROSPERO CRD42019121116). All the steps of study selection and data extraction were done by two independent reviewers with conflicts solved by discussion or by the third reviewer. Results We focused on a subsample of 101 SR/MA randomly selected from 737 included SR/MA. Included SR/MA on average searched 2 databases with Medline in 98% and included cohort studies (93%). They focused on specific food (36%), specific nutrients (27%) or beverages (24%, mostly tea and coffee). The assessment using AMSTAR 2 tool indicated that 93% of SR/MA had no pre-specified methodology, in 77% - research questions and inclusion criteria did not include the components of PICO, RoB assessment of primary studies was not used or did not contain all elements (87%) and RoB was not accounted for in the interpretation of the results (75%). Overall, the quality of 97% of studies was assessed as critically low. In the ROBIS tool for 97% of included studies, the overall high risk of bias was detected. The most important methodological flaws in ROBIS were similar to identified in AMSTAR tool. Conclusions Poor quality of SR/MA due to flawed methodology may lead to many concerns and mislead public media and consumers. Key messages Poor quality of SR/MA due to flawed methodology may lead to many concerns and mislead public media and consumers. The studies published as SR/MAs addressing nutrition for cancer prevention have major flaws, which limit the reliability of their conclusions.
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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 | 0,455 | 0,796 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».