Published patterns of spin in biomedical literature: a protocol for a meta-research study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Spin is defined as reporting practices that distort the interpretation of results and create misleading conclusions by suggesting more favourable results. Such unjustifiable and misleading misrepresentation may negatively influence the development of further studies, clinical practice and healthcare policies. Spin manifests in various patterns in different sections of publications (titles, abstracts and main texts). The primary aim of this study is to identify reported spin patterns and assess the prevalence of spin in general, and the prevalence of spin patterns reported in biomedical literature based on previously published systematic reviews and literature reviews on spin. Methods and analysis PubMed, EMBASE and SCOPUS will be searched to identify systematic or literature reviews on spin in biomedicine. To improve the comprehensiveness of the search, the snowballing method will be used to broaden the search. The data on spin-related outcomes and characteristics of the included studies will be extracted. The methodological quality of the included studies will be assessed with selective items of the A MeaSurement Tool to Assess systematic Reviews-2 checklist. A new classification scheme for spin patterns will be developed if the classifications of spin patterns identified in the included studies vary. The prevalence of spin and spin patterns will be pooled based on meta-analyses if the classification schemes for spin are comparable across included studies. Otherwise, the prevalence will be described qualitatively. The seriousness of spin patterns will be assessed based on a Delphi consensus study. Ethics and dissemination This study has been approved by the Academic Centre for Dentistry Amsterdam Ethics Review Committee (2020250). The study will be submitted to a peer-reviewed scientific journal. Registration Open Science Framework: osf.io/hzv6e
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,028 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».