Evaluation of “Spin” in the Abstracts of Systematic Reviews and Meta-Analyses of Therapeutic Interventions Published in High-Impact Plastic Surgery Journals: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: "Spin" is a form of reporting bias where there is an misappropriated presentation of study results, often overstating efficacy or understating harms. Abstracts of systematic reviews in other clinical domains have been demonstrated to employ spin, which may lead to clinical recommendations that are not justified by the literature. OBJECTIVES: The objective of this study was to determine the prevalence of spin strategies in abstracts of plastic surgery systematic reviews. METHODS: A literature search was conducted using MEDLINE, Embase, and CENTRAL, to identify all systematic reviews published in the top five plastic surgery journals from 2015-2021. Screening, data extraction, and spin analysis were performed by two independent reviewers. Data checking of the spin analysis was performed by a plastic surgery resident with graduate level training in clinical epidemiology. RESULTS: From an initial search of 826 systematic reviews, 60 systematic reviews and meta-analyses were included in this study. Various types of spin were identified in 73% of systematic review abstracts (n=44). "Conclusion claims the beneficial effect of the experimental treatment despite high risk of bias in primary studies," was the most prevalent type of spin and was identified in 63% of systematic reviews (n=38). There were no significant associations between the presence of spin and study characteristics. CONCLUSIONS: The present study found that 73% of abstracts in plastic surgery systematic reviews contain spin. Although systemic reviews represent the highest level of evidence, readers should be aware of types of "spin" when interpreting results and incorporating recommendations into patient care.
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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 | 0,359 | 0,658 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,029 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,055 | 0,039 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».