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Enregistrement W4238105007 · doi:10.1111/bjd.19067

Quality of reporting in systematic reviews published in dermatology journals

2020· article· en· W4238105007 sur OpenAlexaboutno aff
D.O. Croitoru, Y. Huang, A. Kurdina, A.W. Chan, A.M. Drucker

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSystematic reviewProtocol (science)Transparency (behavior)GuidelineMedicineMEDLINEFamily medicineAlternative medicineHealth careMedical literatureQuality (philosophy)Computer sciencePathologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systematic reviews (SRs) are considered the gold‐standard for putting together evidence in healthcare. They serve clinicians and other stakeholders of the healthcare field, such as patients and policy makers, by summarizing the available data that we have on a medical subject, while highlighting the quality of the studies existing in the literature. In literature from other medical specialties, the use of reporting guidelines, such as the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta‐Analyses (PRISMA), has been shown to increase transparency and reproducibility (the extent to which consistent results are obtained when an experiment is repeated). To date, however, no studies have looked at how well dermatology SRs adhere to items from the PRISMA guideline, which is what the authors of this study, based in Canada, aimed to address. It is important that the methodology of systematic reviews is transparent and appropriately reported, so that readers have a clear understanding of what was done and why. To do this, we reviewed all SRs published in the five dermatology journals with the highest impact factors from 2013 to 2017. We evaluated how well selected PRISMA items were reported and whether the adherence of reporting was associated with factors such as year of publication, protocol registration, and funding source. We found that among SRs published in five dermatology journals from 2013‐17, all (136 of 136) had at least one inadequately reported PRISMA item, while 93% (127 of 136) had at least one fully non‐reported item. Reporting improved over time and SRs that stated they used a pre‐registered protocol were associated with better reporting of the PRISMA items we assessed. Several items remain commonly under‐reported in dermatology systematic reviews and we identified these in the hopes that it improves reporting going forward. With the results from this study, we feel that authors, reviewers, journal editors and editorial committees should strive to encourage pre‐registration of SR protocols and better SR reporting. This is a summary of the study: Quality of reporting in systematic reviews published in dermatology journals

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,695
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,919
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: Présentation des résultats
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6950,919
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,018
Bibliométrie0,0710,086
Études des sciences et des technologies0,0060,013
Communication savante0,0180,016
Science ouverte0,0090,013
Intégrité de la recherche0,0100,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,776
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,223 · 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

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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