Consensus meetings and statements are flawed by design: A narrative review with suggestions for improvements
Notice bibliographique
Résumé
Consensus statements from the sport and exercise medicine community are now fairly common. More recently, the statements appear more prescriptive, strongly recommending particular approaches to research or treatment. The most recent statement on methods for reporting sport injury surveillance studies included an extension to the STROBE (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology) reporting guidelines; STROBE guidelines are now official requirements for many journals. This suggests that investigators who use methods outside of these guidelines may have difficulty publishing their results. The challenge is that by definition, consensus is not unanimity. Therefore, consensus recommendations are sometimes considered flawed at a later date. This is expected if we gain new knowledge. However, the consensus methods themselves may also inadvertently lead to a suppression of contrary but valid opinions. The purpose of this narrative review it to propose a different model for consensus meetings and statements that embraces dissenting opinions, leading to increased transparency. In brief, the method is based on how Supreme Courts functions, allowing for both majority and one or more minority opinions. I illustrate how a consensus statement might be written using examples from four previous sport and exercise medicine consensus statements between 2005 and 2020. Such an approach will help ensure that clinicians, researchers and journals are not inappropriately influenced by recommendations from consensus statements, where experts continue to have important disagreements about the strength and interpretation of the evidence.
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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 | 0,645 | 0,814 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,024 |
| Communication savante | 0,025 | 0,064 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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 ».