Evaluating Breast Reconstruction Reviews Using A Measurement Tool to Assess Systematic Reviews (AMSTAR)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast reconstruction is an important aspect in breast cancer treatment. Methods: A comprehensive search of MEDLINE, Embase, and the Cochrane Library of Systematic Reviews was performed. Systematic reviews and meta-analyses that focused on breast reconstruction and were published between 2000 and 2020 were included. Quality assessment was performed using A Measurement Tool to Assess Systematic Reviews (AMSTAR). Study characteristics were extracted, including journal and impact factor, year of publication, country affiliation, reporting adherence to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA) guidelines, number of citations, and number of studies included. Results: The average AMSTAR score was moderate (5.32). There was a significant increase in AMSTAR score ( P < 0.01) and number of studies ( P < 0.01) over time. There were no significant correlations between AMSTAR score and impact factor ( P = 0.038), and AMSTAR score and number of citations ( P = 0.52), but there was a significant association between AMSTAR score and number of studies ( P = 0.013). Studies that adhered to the PRISMA statement had a higher AMSTAR score on average ( P < 0.01). Conclusions: Systematic reviews and meta-analyses about breast reconstruction had, on average, a moderate AMSTAR score. The number of studies and methodological quality have increased over time. Study characteristics including adherence to PRISMA guidelines are associated with improved methodological quality. Further improvements in specific AMSTAR domains would improve the overall methodological quality.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle