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Enregistrement W4246893796 · doi:10.1111/j.1553-2712.2006.tb00993.x

Publication Bias of Randomized Controlled Trials in Emergency Medicine

2006· article· en· W4246893796 sur OpenAlexaff
Maria B. Ospina, Karen D. Kelly, Terry P. Klassen, Brian H. Rowe

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialEmergency medicineMEDLINEMedical emergencyInternal medicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: To determine the publication status and time to publication of randomized controlled trials (RCTs) that were presented at the Society for Academic Emergency Medicine (SAEM) meetings from 1995 to 2003. The impact of positive-outcome bias, time-lag bias, and gray literature bias also was assessed. Methods: Retrospective cohort study of RCT abstracts presented at nine SAEM scientific meetings. Electronic searches identified publications from the abstracts. Results: Of 4,399 abstracts, 383 (8.7%; 95% confidence interval [CI] = 7.8% to 9.5%) were identified as RCTs. One hundred ninety-four (50.7%; 95% CI = 45.7% to 55.7%) were subsequently published up to May 2004. The median time to publication was 32 months (95% CI = 23 to 41), with 59% of RCT abstracts published within five years of presentation. No evidence of positive-outcome bias or time-lag bias was identified; however, changes from abstract to manuscript were found. Manuscripts were less likely to endorse the experimental intervention than were abstracts (OR, 0.2; 95% CI = 0.0 to 0.6). Conclusions: The proportion of emergency medicine RCT abstracts published is slightly lower than that for other biomedical specialties; however, biases reported by investigators in other biomedical areas do not appear to be as problematic in emergency medicine research. Differences between conclusions from abstracts and manuscripts must be considered when employing meeting abstracts as a source of evidence for future research or for systematic reviews in emergency medicine.

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: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptMétarechercheCommunication savante
Domaine: Présentation des résultats · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,565
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,827
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5650,827
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,017
Bibliométrie0,0210,022
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0120,011
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0090,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,737
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,167 · 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.

MétarechercheCommunication savante

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

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

Citations11
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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