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Enregistrement W3128106047 · doi:10.1038/s41467-021-21220-5

Methodological quality of COVID-19 clinical research

2021· review· en· W3128106047 sur OpenAlexafffund
Richard G. Jung, Pietro Di Santo, Cole Clifford, Graeme Prosperi‐Porta, Stephanie Skanes, Annie Hung, Simon Parlow, Sarah Visintini, F. Daniel Ramirez, Trevor Simard, Benjamin Hibbert

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2021
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of CalgaryUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchRoyal College of Physicians and Surgeons of Canada
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Pandemic2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineQuality (philosophy)MEDLINEPublic healthFamily medicinePolitical sciencePathologyLawOutbreakDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic began in early 2020 with major health consequences. While a need to disseminate information to the medical community and general public was paramount, concerns have been raised regarding the scientific rigor in published reports. We performed a systematic review to evaluate the methodological quality of currently available COVID-19 studies compared to historical controls. A total of 9895 titles and abstracts were screened and 686 COVID-19 articles were included in the final analysis. Comparative analysis of COVID-19 to historical articles reveals a shorter time to acceptance (13.0[IQR, 5.0-25.0] days vs. 110.0[IQR, 71.0-156.0] days in COVID-19 and control articles, respectively; p < 0.0001). Furthermore, methodological quality scores are lower in COVID-19 articles across all study designs. COVID-19 clinical studies have a shorter time to publication and have lower methodological quality scores than control studies in the same journal. These studies should be revisited with the emergence of stronger evidence.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,771
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,874
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large), Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7710,874
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,013
Bibliométrie0,0010,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0240,005
Intégrité de la recherche0,0020,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,997
Tête enseignante GPT0,857
Écart entre enseignants0,140 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations188
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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