Comment on Regarding Manuscript “Liver Resection Versus Local Ablation Therapies for Hepatocellular Carcinoma Within the Milan Criteria: A Systemic Review and Meta-analysis”
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: Shin et al1 reported a total of 7 randomized controlled trials (RCTs) and 18 matched NRTs, involving 2865 patients with HCC in the liver resection group and 2764 patients in the local ablation therapy group to compare the oncologic outcomes. We appreciate the writing intention of this meta-analysis. However, several methodological issues in the article are worthy of comment. The original documents selected by the meta-analysis have a large extent of publication bias, but the author has no relevant explanation for the publication bias that may occur in the article. In fact, the risk of bias should be part of the conduct and reporting of any systematic review,2 as the PRISMA statement recommended and required. The literature included in this paper includes RCT and cohort studies. Therefore, this study would be more convincing if the results of the new Cochrane risk of bias tool to review the risk of RCT bias and the results of the Newcastle-Ottawa Scale review of the cohort study are added to the content of this article.3–5 In addition, there are no funnel plots or other methods to detect publication bias, which also should be reflected in the meta-analysis. If the author fails to evaluate the publication bias due to other objective reasons (such as too little research content included), an appropriate explanation should be made in the corresponding part of the article.
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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 | 0,027 | 0,198 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,011 |
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 ».