Reporting of methodological studies in health research: a protocol for the development of the MethodologIcal STudy reportIng Checklist (MISTIC)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Methodological studies (ie, studies that evaluate the design, conduct, analysis or reporting of other studies in health research) address various facets of health research including, for instance, data collection techniques, differences in approaches to analyses, reporting quality, adherence to guidelines or publication bias. As a result, methodological studies can help to identify knowledge gaps in the methodology of health research and strategies for improvement in research practices. Differences in methodological study names and a lack of reporting guidance contribute to lack of comparability across studies and difficulties in identifying relevant previous methodological studies. This paper outlines the methods we will use to develop an evidence-based tool-the MethodologIcal STudy reportIng Checklist-to harmonise naming conventions and improve the reporting of methodological studies. METHODS AND ANALYSIS: We will search for methodological studies in the Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Cochrane Library, Embase, MEDLINE, Web of Science, check reference lists and contact experts in the field. We will extract and summarise data on the study names, design and reporting features of the included methodological studies. Consensus on study terms and recommended reporting items will be achieved via video conference meetings with a panel of experts including researchers who have published methodological studies. ETHICS AND DISSEMINATION: The consensus study has been exempt from ethics review by the Hamilton Integrated Research Ethics Board. The results of the review and the reporting guideline will be disseminated in stakeholder meetings, conferences, peer-reviewed publications, in requests to journal editors (to endorse or make the guideline a requirement for authors), and on the Enhancing the QUAlity and Transparency Of health Research (EQUATOR) Network and reporting guideline websites. REGISTRATION: We have registered the development of the reporting guideline with the EQUATOR Network and publicly posted this project on the Open Science Framework (www.osf.io/9hgbq).
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 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 | 0,888 | 0,933 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 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 | 0,004 | 0,003 |
| 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; 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 ».