Implementing the 27 PRISMA 2020 Statement items for systematic reviews in the sport and exercise medicine, musculoskeletal rehabilitation and sports science fields: the PERSiST (implementing Prisma in Exercise, Rehabilitation, Sport medicine and SporTs science) guidance
Notice bibliographique
Résumé
Poor reporting of medical and healthcare systematic reviews is a problem from which the sports and exercise medicine, musculoskeletal rehabilitation, and sports science fields are not immune. Transparent, accurate and comprehensive systematic review reporting helps researchers replicate methods, readers understand what was done and why, and clinicians and policy-makers implement results in practice. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) Statement and its accompanying Explanation and Elaboration document provide general reporting examples for systematic reviews of healthcare interventions. However, implementation guidance for sport and exercise medicine, musculoskeletal rehabilitation, and sports science does not exist. The Prisma in Exercise, Rehabilitation, Sport medicine and SporTs science (PERSiST) guidance attempts to address this problem. Nineteen content experts collaborated with three methods experts to identify examples of exemplary reporting in systematic reviews in sport and exercise medicine (including physical activity), musculoskeletal rehabilitation (including physiotherapy), and sports science, for each of the PRISMA 2020 Statement items. PERSiST aims to help: (1) systematic reviewers improve the transparency and reporting of systematic reviews and (2) journal editors and peer reviewers make informed decisions about systematic review reporting quality.
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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 | 0,576 | 0,711 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,019 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,017 |
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 ».