Observational study methods used to assess pharmacotherapy effects of type 2 diabetes on fracture risk: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this review is to summarize observational research methods employed to study fracture risk and the use of type 2 diabetes mellitus medications. The methods summary will be used as a case study to illustrate current practices in the study of medication effects on fracture risk. INTRODUCTION: Observational studies examining drug effects on fracture risk fill knowledge gaps left by clinical trials but require specific design considerations. In recent years, several pharmacoepidemiologic studies have examined fracture risk as a possible adverse effect of type 2 diabetes mellitus medications using varying methodologies; these studies can illustrate design considerations for studies of fracture risk. INCLUSION CRITERIA: This scoping review will consider peer-reviewed observational studies that examine the effects of type 2 diabetes mellitus medications on fracture risk. Primary literature comprising empirical pharmacoepidemiologic studies, such as cohort, case-control, case-crossover, self-controlled, case series, and case-cohort designs, that evaluate fracture risk associated with at least one type 2 diabetes mellitus medication will be eligible. Studies without use of an administrative database and those with an experimental, cross-sectional, or time-series design will be excluded. METHODS: This scoping review will follow JBI methodology for scoping reviews. MEDLINE (Ovid), Embase (Ovid), and CINAHL Plus with Full Text (EBSCO) will be searched from January 1, 2000 (to capture recent methodologies) to the present to identify eligible articles. After de-duplication, titles and abstracts will be screened independently by two reviewers, then full texts will be reviewed. Data on study methods will be extracted from eligible texts using a piloted form developed by the authors, and study methods will be aggregated in tabular format.
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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 | 0,006 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».