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Enregistrement W4205147833 · doi:10.2196/33996

Spin in Abstracts of Systematic Reviews and Meta-analyses of Melanoma Therapies: Cross-sectional Analysis

2022· article· en· W4205147833 sur OpenAlexvenueno aff
Ross Nowlin, Alexis Wirtz, David Wenger, Ryan Ottwell, Courtney Cook, Wade Arthur, Brigitte Sallee, Jarad Levin, Micah Hartwell, Drew Wright, Meghan Sealey, Lan Zhu, Matt Vassar

Notice bibliographique

RevueJMIR Dermatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcne and Rosacea Treatments and Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenter for Health Sciences, Oklahoma State UniversityOklahoma State University
Mots-clésSystematic reviewMeta-analysisMedicineMEDLINERandomized controlled trialPsychological interventionIntervention (counseling)Internal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Spin is defined as the misrepresentation of a study's results, which may lead to misperceptions or misinterpretation of the findings. Spin has previously been found in randomized controlled trials and systematic reviews of acne vulgaris treatments and treatments of various nondermatological conditions. OBJECTIVE: The purpose of this study was to quantify the presence of spin in abstracts of systematic reviews and meta-analyses of melanoma therapies and identify any related secondary characteristics of these articles. METHODS: We used a cross-sectional approach on June 2, 2020, to search the MEDLINE and Embase databases from their inception. To meet inclusion criteria, a study was required to be a systematic review or meta-analysis pertaining to the treatment of melanoma in human subjects, and reported in English. We used the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) definition of systematic reviews and meta-analyses. Data were extracted in a masked, duplicate fashion. We conducted a powered bivariate linear regression and calculated odds ratios for each study characteristic. RESULTS: A total of 200 systematic reviews met the inclusion criteria. We identified spin in 38% (n=76) of the abstracts. The most common type of spin found was type 3 (selective reporting of or overemphasis on efficacy outcomes or analysis favoring the beneficial effect of the experimental intervention), occurring 40 times; the least common was type 2 (title claims or suggests a beneficial effect of the experimental intervention not supported by the findings), which was not present in any included abstracts. We found that abstracts pertaining to pharmacologic interventions were 3.84 times more likely to contain spin. The likelihood of an article containing spin has decreased annually (adjusted odds ratio 0.91, 95% CI 0.84-0.99). No significant correlation between funding source or other study characteristics and the presence of spin was identified. CONCLUSIONS: We have found that spin is fairly common in the abstracts of systematic reviews of melanoma treatments, but the prevalence of spin in these abstracts has been declining from 1992-2020.

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

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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