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Enregistrement W4283030495 · doi:10.52872/001c.36188

Methodology and reporting quality of 544 studies related to ageing: a continued discussion in setting priorities for ageing research in Africa

2022· article· en· W4283030495 sur OpenAlexaff
Michael Kalu, Chukwuebuka Okeke, Ernest C Nwachukwu, Augustine C Okoh, Olayinka Akinrolie, Chigozie Donatus Ezulike, Henrietha C. Adandom, Ogochukwu Kelechi Onyeso, Joesph Egbumike, Funmibi D Olatunji, Ebere P Ugwuodo, Blessing Ugochi Ojembe, Israel I. Adandom, Akaolisa J Anagbaso, Omobolade M Akinrolie, Ebuka Miracle Anieto, Prince Chiagozie Ekoh, John Osuolale Makanjuola, Michael C Ibekaku, Anthony Obinna Iwuagwu, Chukwuebuka P. Onyekere, Kelechi J Muomaife, Chinonyerem Nkoroh, Adaobi Odega, Chukwudi Martin Ogbueche, Chidimma Omeje, Chisom I Onyekwuluje, Oluwagbemiga Oyinlola, Daniel Rayner, Immaculata A Ugwuja

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Health Economics and Policy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeUniversity of ManitobaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistQuality (philosophy)Critical appraisalRandomized controlled trialControl (management)Qualitative researchMedicinePsychologyMedical educationApplied psychologyGerontologyComputer scienceAlternative medicineSocial scienceSociologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The quality assessment provides information on the overall strength of evidence and methodological quality of a research design, highlighting the level of confidence the reader should place on the findings for decision making. This paper aimed to assess the quality (methodology and quality of reporting) of ageing studies in Sub-Saharan Africa (SSA). Method This paper is the second of a Four-Part Series paper of a previous systematic mapping review of peer-reviewed literature on ageing studies conducted in SSA. We updated the literature search to include additional 32 articles, a total of 544 articles included in this paper. Downs & Black checklist, Case Report guidelines checklist, the 45-items Lundgren et al. checklist, and the Mixed Method Appraisal Tool were used to assess the methodological quality of quantitative, case reports, qualitative, and mixed-method studies. Quality assessment was piloted and conducted in pairs for each study type. Depending on the checklist, each study was classified as excellent, good, fair, or poor. Result Of the 544 articles, we performed the quality assessment of a total of 451 quantitative studies [Randomized control trials (RCTs) and pre-post (n=15), longitudinal (n=122), case-control (n=15) and cross-sectional (n=300); 4 case reports, 74 qualitative and 15 mixed-method studies. Only 20.4% (n=111) articles were of high quality [one RCT, 27 longitudinal, 4 case-control, 48 cross-sectional studies, 19 qualitative, and 12 mixed-method studies]. The remaining 433 were rated as moderate quality (n=292, 53.7%), fair quality (n = 96, 17.7%) and poor quality (n = 45, 8.2%). Most (80%) quantitative articles’ sample size is small, resulting in insufficient power to detect a clinically or significant important effect. Three-quarter (75%) of the qualitative studies did not report their research team characteristics and a reflexivity component of the 45-items Lundgren et al. checklist. Mixed-method studies with low quality did not report the qualitative studies properly. Conclusion We conclude that the methodological and quality reporting of published studies on ageing in SSA show variable quality, albeit primarily moderate quality, against high quality. Studies with a large sample size are recommended, and qualitative researchers should provide a section on research team members’ characteristics and reflexivity in their paper or as an appendix.

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)0,716
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,869
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,284
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7160,869
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0300,031
Études des sciences et des technologies0,0060,011
Communication savante0,0190,013
Science ouverte0,0080,010
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,767
Tête enseignante GPT0,637
Écart entre enseignants0,130 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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