STROCSS 2021: Strengthening the reporting of cohort, cross-sectional and case-control studies in surgery
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Strengthening The Reporting Of Cohort Studies in Surgery (STROCSS) guidelines were developed in 2017 in order to improve the reporting quality of observational studies in surgery and updated in 2019. In order to maintain relevance and continue upholding good reporting quality among observational studies in surgery, we aimed to update STROCSS 2019 guidelines. METHODS: A STROCSS 2021 steering group was formed to come up with proposals to update STROCSS 2019 guidelines. An expert panel of researchers assessed these proposals and judged whether they should become part of STROCSS 2021 guidelines or not, through a Delphi consensus exercise. RESULTS: 42 people (89%) completed the DELPHI survey and hence participated in the development of STROCSS 2021 guidelines. All items received a score between 7 and 9 by greater than 70% of the participants, indicating a high level of agreement among the DELPHI group members with the proposed changes to all the items. CONCLUSION: We present updated STROCSS 2021 guidelines to ensure ongoing good reporting quality among observational studies in surgery.
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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 | 0,724 | 0,818 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,013 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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 ».