Methodological review to develop a list of bias items used to assess reviews incorporating network meta-analysis: protocol and rationale
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Systematic reviews with network meta-analysis (NMA; ie, multiple treatment comparisons, indirect comparisons) have gained popularity and grown in number due to their ability to provide comparative effectiveness of multiple treatments for the same condition. The methodological review aims to develop a list of items relating to biases in reviews with NMA. Such a list will inform a new tool to assess the risk of bias in NMAs, and potentially other reporting or quality checklists for NMAs which are being updated. METHODS AND ANALYSIS: We will include articles that present items related to bias, reporting or methodological quality, articles assessing the methodological quality of reviews with NMA, or papers presenting methods for NMAs. We will search Ovid MEDLINE, the Cochrane library and difficult to locate/unpublished literature. Once all items have been extracted, we will combine conceptually similar items, classifying them as referring to bias or to other aspects of quality (eg, reporting). When relevant, reporting items will be reworded into items related to bias in NMA review conclusions, and then reworded as signalling questions. ETHICS AND DISSEMINATION: No ethics approval was required. We plan to publish the full study open access in a peer-reviewed journal, and disseminate the findings via social media (Twitter, Facebook and author affiliated websites). Patients, healthcare providers and policy-makers need the highest quality evidence to make decisions about which treatments should be used in healthcare practice. Being able to critically appraise the findings of systematic reviews that include NMA is central to informed decision-making in patient care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
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 | 0,624 | 0,404 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,080 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».