Completeness of reporting of quality improvement studies in neonatology is inadequate: a systematic literature survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Quality improvement (QI) is a growing field of inquiry in healthcare, but the reporting quality of QI studies in neonatology remains unclear. We conducted a systematic survey of the literature to assess the reporting quality of QI studies and factors associated with reporting quality. METHODS: We searched Medline for publications of QI studies from 2016 to 16 April 2020. Pairs of reviewers independently screened citations and assessed reporting quality using a 31-item modified Standards for Quality Improvement Reporting Excellence, 2nd edition (SQUIRE 2.0) checklist. We reported the number (percentage) of studies that reported each item and their corresponding 95% CIs. We used Poisson regression to explore factors associated with reporting quality, namely, journal endorsement of SQUIRE 2.0, declaration of funding sources, year of publication and number of authors. The results were reported as incidence rate ratio (IRR) and 95% CI. RESULTS: Of 1921 citations, 336 were eligible; among them, we randomly selected 100 articles to assess reporting quality. The mean (standard deviation) number of SQUIRE 2.0 items adhered to was 22.0 (4.5). Percentage of articles reporting each item varied from 26% to 100%. Journal endorsement of SQUIRE 2.0 (IRR=1.11, 95% CI 1.02 to 1.21, p=0.015), declaration of funding sources and increasing number of authors were significantly associated with better reporting. CONCLUSIONS: Reporting quality of QI studies in neonatology is inadequate. Endorsing the SQUIRE 2.0 guideline is a step that journals can implement to enhance the completeness of reporting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,298 | 0,618 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».