Meta‐analysis of prevalence: <scp><i>I</i><sup>2</sup></scp> statistic and how to deal with heterogeneity
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
Abstract Over the last decade, there has been a 10‐fold increase in the number of published systematic reviews of prevalence. In meta‐analyses of prevalence, the summary estimate represents an average prevalence from included studies. This estimate is truly informative only if there is no substantial heterogeneity among the different contexts being pooled. In systematic reviews, heterogeneity is usually explored with I ‐squared statistic ( I 2 ), but this statistic does not directly inform us about the distribution of effects and frequently systematic reviewers and readers misinterpret this result. In a sample of 134 meta‐analyses of prevalence, the median I 2 was 96.9% (IQR 90.5–98.7). We observed larger I 2 in meta‐analysis with higher number of studies and extreme pooled estimates (defined as <10% or >90%). Studies with high I 2 values were more likely to have conducted a sensitivity analysis, including subgroup analysis but only three (2%) systematic reviews reported prediction intervals. We observed that meta‐analyses of prevalence often present high I 2 values. However, the number of studies included in the meta‐analysis and the point estimate can be associated with the I 2 value, and a high I 2 value is not always synonymous with high heterogeneity. In meta‐analyses of prevalence, I 2 statistics may not be discriminative and should be interpreted with caution, avoiding arbitrary thresholds. To discuss heterogeneity, reviewers should focus on the description of the expected range of estimates, which can be done using prediction intervals and planned sensitivity analysis.
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.
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: Méthodes · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Méta-analyse | high |
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 | 0,476 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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