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Enregistrement W4225761953 · doi:10.1136/bjsports-2021-105058

Writing up your clinical trial report for a scientific journal: the REPORT trial guide for effective and transparent research reporting without spin

2022· review· en· W4225761953 sur OpenAlexaff
Thomas Bandholm, Kristian Thorborg, Clare L. Ardern, Robin Christensen, Marius Henriksen

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilVetenskapsrådetCentrum för idrottsforskningParker Institute for Cancer ImmunotherapyOak Foundation
Mots-clésAlternative medicineClinical trialMedical physicsMedicineInformation retrievalData scienceMedical educationComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The REPORT guide is a 'How to' guide to help you report your clinical research in an effective and transparent way. It is intended to supplement established first choice reporting tools, such as Consolidated Standards of Reporting Trials (CONSORT), by adding tacit knowledge (ie, learnt, informal or implicit knowledge) about reporting topics that we have struggled with as authors or see others struggle with as journal reviewers or editors. We focus on the randomised controlled trial, but the guide also applies to other study designs. Topics included in the REPORT guide cover reporting checklists, trial report structure, choice of title, writing style, trial registry and reporting consistency, spin or reporting bias, transparent data presentation (figures), open access considerations, data sharing and more. Preprint (open access): https://doi.org/10.31219/osf.io/qsxdz.

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

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Présentation des résultats · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objethigh
gptMétarecherche
Domaine: Présentation des résultats · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetmedium
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,875
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,696
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,8750,696
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,012
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,000
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,925
Tête enseignante GPT0,701
Écart entre enseignants0,224 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

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

En bref

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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