MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283829270 · doi:10.1097/eja.0000000000001709

Evaluation of spin in the abstracts of systematic reviews and meta-analyses relating to postoperative nausea and vomiting

2022· article· en· W4283829270 sur OpenAlexaff
Matthew Bruns, Arvind Manojkumar, Ryan Ottwell, Micah Hartwell, Wade Arthur, Will Roberts, Brad J. White, Jeff Young, Janet Martin, Drew Wright, Suhao Chen, Zhuqi Miao, Matt Vassar

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Anaesthesiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNausea and vomiting management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSystematic reviewMEDLINEMeta-analysisData extractionOdds ratioConfidence intervalIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Spin - the beautification of study results to emphasise benefits or minimise harms - is a deceptive reporting strategy with the potential to affect clinical decision-making adversely. Few studies have investigated the extent of spin in systematic reviews. Here, we sought to address this gap by evaluating the presence of the nine most severe forms of spin in the abstracts of systematic reviews on treatments for postoperative nausea and vomiting (PONV). PONV has the potential to increase hospital costs and patient burden, adversely affecting outcomes. METHODS: We developed search strategies for MEDLINE and Embase to identify systematic reviews focused on PONV. Following title and abstract screening of the reviews identified during the initial search, those that met inclusion criteria were evaluated for the presence of spin and received a revised AMSTAR-2 (A Measurement Tool to Assess Systematic Reviews) appraisal by two investigators in a masked, duplicate manner. Study characteristics for each review were also extracted in duplicate. RESULTS: Our systematic search returned 3513 studies, of which 130 systematic reviews and meta-analyses were eligible for data extraction. We found that 29.2% of included systematic reviews contained spin (38/130). Eight of the nine types of spin were identified, with spin type 3 ('selective reporting of or overemphasis on efficacy outcomes or analysis favouring the beneficial effect of the experimental intervention') being the most common. Associations were found between spin and funding source. Spin was more likely in the abstracts of privately funded than nonfunded studies, odds ratio (OR) 2.81 [95% confidence interval (CI), 0.66 to 11.98]. In the abstracts of studies not mentioning funding spin was also more likely than in nonfunded studies, OR 2.30 (95% CI, 0.61 to 8.70). Neither of these results were statistically significant. Significance was found in the association between the presence of spin and AMSTAR-2 ratings: 'low' quality studies were less likely to contain spin than 'high' quality, OR 0.24 (95% CI, 0.07 to 0.88): 'critically low' studies were also less likely to contain spin than 'high' quality studies, OR 0.21 (95% CI, 0.07 to 0.65). There were no other associations between spin and the remaining extracted study characteristics or AMSTAR-2 ratings. CONCLUSION: Spin was present in greater than 29% of abstracts of systematic reviews and meta-analyses regarding PONV. Various stakeholders must take steps to improve the reporting quality of abstracts on PONV.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,372
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,054 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of AnaesthesiologyMême sujetNausea and vomiting managementTravaux en français237 207