Utilization of the evidence from studies with no events in meta-analyses of adverse events: an empirical investigation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUNDS: Zero-events studies frequently occur in systematic reviews of adverse events, which consist of an important source of evidence. We aimed to examine how evidence of zero-events studies was utilized in the meta-analyses of systematic reviews of adverse events. METHODS: We conducted a survey of systematic reviews published in two periods: January 1, 2015, to January 1, 2020, and January 1, 2008, to April 25, 2011. Databases were searched for systematic reviews that conducted at least one meta-analysis of any healthcare intervention and used adverse events as the exclusive outcome. An adverse event was defined as any untoward medical occurrence in a patient or subject in healthcare practice. We summarized the frequency of occurrence of zero-events studies in eligible systematic reviews and how these studies were dealt with in the meta-analyses of these systematic reviews. RESULTS: We included 640 eligible systematic reviews. There were 406 (63.45%) systematic reviews involving zero-events studies in their meta-analyses, among which 389 (95.11%) involved single-arm-zero-events studies and 223 (54.93%) involved double-arm-zero-events studies. The majority (98.71%) of these systematic reviews incorporated single-arm-zero-events studies into the meta-analyses. On the other hand, the majority (76.23%) of them excluded double-arm-zero-events studies from the meta-analyses, of which the majority (87.06%) did not discuss the potential impact of excluding such studies. Systematic reviews published at present (2015-2020) tended to incorporate zero-events studies in meta-analyses than those published in the past (2008-2011), but the difference was not significant (proportion difference=-0.09, 95% CI -0.21 to 0.03, p = 0.12). CONCLUSION: Systematic review authors routinely treated studies with zero-events in both arms as "non-informative" carriers and excluded them from their reviews. Whether studies with no events are "informative" or not largely depends on the methods and assumptions applied, thus sensitivity analyses using different methods should be considered in future meta-analyses.
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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 | MétarechercheMéta-épidémiologie (sens large) Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | MétarechercheMéta-épidémiologie (sens strict)Méta-épidémiologie (sens large) Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,422 | 0,780 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,066 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».