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Enregistrement W4290769249 · doi:10.1136/bmj-2022-070849

Reporting guideline for overviews of reviews of healthcare interventions: development of the PRIOR statement

2022· article· en· W4290769249 sur OpenAlexaff
Michelle Gates, Allison Gates, Dawid Pieper, Ricardo M. Fernandes, Andrea C. Tricco, David Moher, Sue Brennan, Tianjing Li, Michelle Pollock, Carole Lunny, Dino Sepúlveda, Joanne E. McKenzie, Shannon D. Scott, Karen A. Robinson, Katja Matthias, Konstantinos I. Bougioukas, Paolo Fusar‐Poli, Penny Whiting, Stephana J. Moss, Lisa Hartling

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensUniversity of CalgaryOttawa HospitalInstitute of Health EconomicsUniversity of OttawaQueen's UniversityPublic Health OntarioUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Eye Institute
Mots-clésDelphi methodChecklistDelphiGuidelineMedical educationPsychological interventionSystematic reviewHealth careStakeholderPsychologyMedicineFamily medicineMEDLINENursingPublic relationsPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To develop a reporting guideline for overviews of reviews of healthcare interventions. DESIGN: Development of the preferred reporting items for overviews of reviews (PRIOR) statement. PARTICIPANTS: Core team (seven individuals) led day-to-day operations, and an expert advisory group (three individuals) provided methodological advice. A panel of 100 experts (authors, editors, readers including members of the public or patients) was invited to participate in a modified Delphi exercise. 11 expert panellists (chosen on the basis of expertise, and representing relevant stakeholder groups) were invited to take part in a virtual face-to-face meeting to reach agreement (≥70%) on final checklist items. 21 authors of recently published overviews were invited to pilot test the checklist. SETTING: International consensus. INTERVENTION: Four stage process established by the EQUATOR Network for developing reporting guidelines in health research: project launch (establish a core team and expert advisory group, register intent), evidence reviews (systematic review of published overviews to describe reporting quality, scoping review of methodological guidance and author reported challenges related to undertaking overviews of reviews), modified Delphi exercise (two online Delphi surveys to reach agreement (≥70%) on relevant reporting items followed by a virtual face-to-face meeting), and development of the reporting guideline. RESULTS: From the evidence reviews, we drafted an initial list of 47 potentially relevant reporting items. An international group of 52 experts participated in the first Delphi survey (52% participation rate); agreement was reached for inclusion of 43 (91%) items. 44 experts (85% retention rate) completed the second Delphi survey, which included the four items lacking agreement from the first survey and five new items based on respondent comments. During the second round, agreement was not reached for the inclusion or exclusion of the nine remaining items. 19 individuals (6 core team and 3 expert advisory group members, and 10 expert panellists) attended the virtual face-to-face meeting. Among the nine items discussed, high agreement was reached for the inclusion of three and exclusion of six. Six authors participated in pilot testing, resulting in minor wording changes. The final checklist includes 27 main items (with 19 sub-items) across all stages of an overview of reviews. CONCLUSIONS: PRIOR fills an important gap in reporting guidance for overviews of reviews of healthcare interventions. The checklist, along with rationale and example for each item, provides guidance for authors that will facilitate complete and transparent reporting. This will allow readers to assess the methods used in overviews of reviews of healthcare interventions and understand the trustworthiness and applicability of their findings.

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)0,504
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,649
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5040,649
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,026
Bibliométrie0,0300,025
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0170,014
Science ouverte0,0150,016
Intégrité de la recherche0,0170,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,013

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 Opus0,653
Tête enseignante GPT0,629
Écart entre enseignants0,025 · 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'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

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

En bref

Citations807
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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