Are systematic reviews addressing nutrition for cancer prevention trustworthy? A systematic survey of quality and risk of bias
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The last 30 years have yielded a vast number of systematic reviews and/or meta-analyses addressing the link between nutrition and cancer risk. OBJECTIVE: The aim of this survey was to assess overall quality and potential for risk of bias in systematic reviews and meta-analyses (SRMAs) that examined the role of nutrition in cancer prevention. DATA SOURCES: MEDLINE, Embase, and the Cochrane Library databases were searched (last search performed November 2018). STUDY SELECTION: Studies identified as SRMAs that investigated a nutritional or dietary intervention or exposure for cancer prevention in the general population or in people at risk of cancer and in which primary studies had a comparison group were eligible for inclusion. Screening, data extraction, and quality assessment were conducted independently by 2 reviewers. DATA EXTRACTION: Altogether, 101 studies were randomly selected for analysis. The methodological quality and risk of bias were evaluated using the AMSTAR-2 and ROBIS tools, respectively. RESULTS: Most SRMAs included observational studies. Less than 10% of SRMAs reported a study protocol, and only 51% of SRMAs assessed the risk of bias in primary studies. Most studies conducted subgroup analyses, but only a few reported tests of interaction or specified subgroups of interest a priori. Overall, according to AMSTAR-2, only 1% of SRMAs were of high quality, while 97% were of critically low quality. Only 3% had a low risk of bias, according to ROBIS. CONCLUSIONS: This systematic survey revealed substantial limitations with respect to quality and risk of bias of SRMAs. SRMAs examining nutrition and cancer prevention cannot be considered trustworthy, and results should be interpreted with caution. Peer reviewers as well as users of SRMAs should be advised to use the AMSTAR-2 and/or ROBIS instruments to help to determine the overall quality and risk of bias of SRMAs. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO registration number CRD42019121116.
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.
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 | Métarecherche Domaine: Évaluation · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
| gpt | MétarechercheMéta-épidémiologie (sens large) Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | medium |
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 | 0,019 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».