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Enregistrement W3136866275 · doi:10.1136/bmj.n265

Preferred reporting items for journal and conference abstracts of systematic reviews and meta-analyses of diagnostic test accuracy studies (PRISMA-DTA for Abstracts): checklist, explanation, and elaboration

2021· article· en· W3136866275 sur OpenAlexafffund
Jérémie F. Cohen, Jonathan J Deeks, Lotty Hooft, Jean‐Paul Salameh, Daniël A. Korevaar, Constantine Gatsonis, Sally Hopewell, Harriet Hunt, Chris Hyde, Mariska Leeflang, Petra Macaskill, Trevor A. McGrath, David Moher, Johannes B. Reitsma, Anne WS Rutjes, Yemisi Takwoingi, Marcello Tonelli, Penny Whiting, Brian H Willis, Brett D. Thombs, Patrick M. Bossuyt, Matthew D. F. McInnes

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensUniversity of OttawaJewish General HospitalMcGill UniversityUniversity of CalgaryOttawa HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesBirmingham Biomedical Research CentreDepartment of Health and Social CareMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésChecklistSystematic reviewTest (biology)Meta-analysisMEDLINEMedical physicsComputer sciencePsychologyMedicineManagement scienceInformation retrievalPathologyEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For many users of the biomedical literature, abstracts may be the only source of information about a study. Hence, abstracts should allow readers to evaluate the objectives, key design features, and main results of the study. Several evaluations have shown deficiencies in the reporting of journal and conference abstracts across study designs and research fields, including systematic reviews of diagnostic test accuracy studies. Incomplete reporting compromises the value of research to key stakeholders. The authors of this article have developed a 12 item checklist of preferred reporting items for journal and conference abstracts of systematic reviews and meta-analyses of diagnostic test accuracy studies (PRISMA-DTA for Abstracts). This article presents the checklist, examples of complete reporting, and explanations for each item of PRISMA-DTA for Abstracts.

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)0,119
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,847
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,728
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1190,847
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,907
Tête enseignante GPT0,615
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations84
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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