Quality of information in news media reports about the effects of health interventions: Systematic review and meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
Background Many studies have assessed the quality of news reports about the effects of health interventions, but there has been no systematic review of such studies or meta-analysis of their results. We aimed to fill this gap (PROSPERO ID: CRD42018095032). Methods We included studies that used at least one explicit, prespecified and generic criterion to assess the quality of news reports in print, broadcast, or online news media, and specified the sampling frame, and the selection criteria and technique. We assessed criteria individually for inclusion in the meta-analyses, excluding ineligible criteria and criteria with inadequately reported results. We mapped and grouped criteria to facilitate evidence synthesis. Where possible, we extracted the proportion of news reports meeting the included criterion. We performed meta-analyses using a random effects model to estimate such proportions for individual criteria and some criteria groups, and to characterise heterogeneity across studies. Results We included 44 primary studies in the review, and 18 studies and 108 quality criteria in the meta-analyses. Many news reports gave an unbalanced and oversimplified picture of the potential consequences of interventions. A limited number mention or adequately address conflicts of interest (22%; 95% CI 7%-49%) (low certainty), alternative interventions (36%; 95% CI 26%-47%) (moderate certainty), potential harms (40%; 95% CI 23%-61%) (low certainty), or costs (18%; 95% CI 12%-28%) (moderate certainty), or quantify effects (53%; 95% CI 36%-69%) (low certainty) or report absolute effects (17%; 95% CI 4%-49%) (low certainty). Discussion There is room for improving health news, but it is logically more important to improve the public’s ability to critically appraise health information and make judgements for themselves.
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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 | 0,153 | 0,505 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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; 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 ».