Systematic reviews on the success of dental implants present low spin of information but may be better reported and interpreted: An overview of systematic reviews with meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the prevalence of spin and completeness of reporting of systematic reviews with metanalysis (SRMAs) in implant dentistry. STUDY DESIGN AND SETTING: Inclusion criteria were SRMAs of randomized clinical trials of implant dentistry on survival, success, or failure rates in humans, with no language restriction. Three databases were searched from inception to May 2021. Main outcomes were prevalence of spin (primary outcome) and completeness of reporting (secondary outcome) in abstracts and full texts. RESULTS: We identified 2481 SRMAs and 45 unique manuscripts were included. There was a low presence of spin in the abstracts and full text, except for adverse events, in which 51.1% (in the abstract) failed to mention any adverse event for summarized interventions. There was an adequate report of SRMAs in the full text except for prospective register (33.3% not reported). However, there was an incomplete report for most items in the abstract considering PRISMA-A checklist. CONCLUSION: In general, the included SRMAs presented a (a) low prevalence of spin (except for adverse events in the abstract); (b) adequate completeness of reporting in the full text (except for prospective register); and (c) incomplete report for most items in the abstracts.
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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 | 0,164 | 0,428 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».