Changing patterns in reporting and sharing of review data in systematic reviews with meta-analysis of the effects of interventions: a meta-research study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To examine changes in completeness of reporting and frequency of sharing data, analytic code and other review materials in systematic reviews (SRs) over time; and factors associated with these changes. Design: Cross-sectional meta-research study. Sample: A random sample of 300 SRs with meta-analysis of aggregate data on the effects of a health, social, behavioural or educational intervention, which were indexed in PubMed, Science Citation Index, Social Sciences Citation Index, Scopus and Education Collection in November 2020. Analysis/Outcomes: The extent of complete reporting and frequency of sharing review materials in these reviews were compared with 110 SRs indexed in February 2014. Associations between completeness of reporting and various factors (e.g. self-reported use of reporting guidelines, journal's data sharing policies) were examined by calculating risk ratios (RR) and 95% confidence intervals (CI). Results: Several items were reported sub-optimally among 300 SRs from 2020, such as a registration record for the review (38%), a full search strategy for at least one database (71%), methods used to assess risk of bias (62%), methods used to prepare data for meta-analysis (34%), and funding source for the review (72%). Only a few items not already reported at a high frequency in 2014 were reported more frequently in 2020. There was no evidence that reviews using a reporting guideline were more completely reported than reviews not using a guideline. Reviews published in 2020 in journals that mandated either data sharing or inclusion of Data Availability Statements were more likely to share their review materials (e.g. data, code files) (18% vs 2%). Conclusion: Incomplete reporting of several recommended items for systematic reviews persists, even in reviews that claim to have followed a reporting guideline. Data sharing policies of journals potentially encourage sharing of review materials.
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 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 | 0,622 | 0,845 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,044 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».