Strengthening the reporting of observational studies in epidemiology using mendelian randomisation (STROBE-MR): explanation and elaboration
Notice bibliographique
Résumé
Mendelian randomisation (MR) studies allow a better understanding of the causal effects of modifiable exposures on health outcomes, but the published evidence is often hampered by inadequate reporting. Reporting guidelines help authors effectively communicate all critical information about what was done and what was found. STROBE-MR (strengthening the reporting of observational studies in epidemiology using mendelian randomisation) assists authors in reporting their MR research clearly and transparently. Adopting STROBE-MR should help readers, reviewers, and journal editors evaluate the quality of published MR studies. This article explains the 20 items of the STROBE-MR checklist, along with their meaning and rationale, using terms defined in a glossary. Examples of transparent reporting are used for each item to illustrate best practices.
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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 | 0,710 | 0,898 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,011 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,009 |
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 ».