Quality Appraisal of Systematic Reviews on the Efficacy and Safety of Labour Induction Methods: Systematic Review.
Notice bibliographique
Résumé
Background: The induction of labour has been increasing over the last decade. It is most often indicated when the safety of the baby or mother may be compromised. Objectives: This study aims to assess the quality of systematic reviews that examined the efficacy and/or safety of various methods of induction of labour. Search Strategy: An electronic database search of MEDLINE, Embase, and the Cochrane Library was conducted. The search strategy can be found in the online supplement. Selection Criteria: Systematic reviews that examined various methods of induction of labour. Inclusion and exclusion criteria can be found in the main text. Data Collection and Analysis: Study characteristics such as journal and impact factor, year of publication, source of funding, citation rate, etc. were retrieved. Quality assessment was conducted using A Measurement Tool to Assess Systematic Reviews (AMSTAR). Main Results: There were no significant relationships between mean AMSTAR score and number of citations (p=0.0875, r=0.25; 95% CI, -0.04 to 0.50), journal impact factor (p=0.2959, r=-0.15; 95% CI, -0.42 to 0.14), or publication year (p=0.5827, r=0.08; 95% CI, -0.20 to 0.36). Cochrane studies on average scored higher than non-Cochrane studies (p=0.01). No significant differences were detected between the AMSTAR scores of government and non-government funded studies (p=0.34). Conclusions: Better adherence to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses statement and for peer reviewers to appraise new systematic reviews with methodological assessment tools would enhance confidence in review 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 | 0,090 | 0,357 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».