Changes in evidence for studies assessing interventions for COVID-19 reported in preprints: meta-research study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The increasing use of preprints to disseminate evidence on the effect of interventions for the coronavirus disease 2019 (COVID-19) can lead to multiple evidence sources for a single study, which may differ in the reported evidence. We aim to describe the proportion of evidence on the effect of interventions for COVID-19 from preprints and journal articles and map changes in evidence between and within different sources reporting on the same study. METHODS: Meta-research study. We screened the Cochrane living systematic review and network meta-analysis (COVID-NMA) database to identify all preprints and journal articles on all studies assessing interventions for COVID-19 published up to 15 August 2020. We compared all evidence sources (i.e., preprint and associated journal article) and the first and latest versions of preprints for each study to identify changes in two evidence components: study results (e.g., numeric change in hazard ratio, odds ratio, event rate, or change in p value > or < 0.05 in any outcome) and abstract conclusions (classified as positive, negative or neutral regarding the intervention effect, and as reporting uncertainty in the findings or not). Changes in study results were further classified as important changes if they (1) represented a change in any effect estimate by ≥ 10% and/or (2) led to a change in the p value crossing the threshold of 0.05. RESULTS: We identified 556 studies. In total, 338 (61%) had been reported in a preprint: 66 (20%) of these had an associated journal article (median time to publication 76 days [interquartile range (IQR) 55-106]) and 91 (27%) had > 1 preprint version. A total of 139 studies (25% of the overall sample) were reported in multiple evidence sources or versions of the same source: for 63 (45%), there was a change in at least one evidence component between or within sources (42 [30%] had a change in study results, and in 29 [21%] the change was classified as important; 33 [24%] had a change in the abstract conclusion). For studies with both a preprint and an article, a median of 29% (IQR 14-50) of total citations were attributed to the preprint instead of the article. CONCLUSIONS: Results on the effect of interventions for COVID-19 are often reported in multiple evidence sources or source versions for a single study. Evidence is not stable between and within evidence sources. Real-time linkage of all sources per study could help to keep systematic reviews up-to-date.
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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 | 0,187 | 0,510 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,073 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; 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 ».