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Enregistrement W4292939868 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.28541

Keeping Meta-analyses Fresh

2022· article· en· W4292939868 sur OpenAlexaff
Jesse A. Berlin, Gordon D. Rubenfeld, Roisin E. O’Cearbhaill, Amy S. Shah, Stephan D. Fihn

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSeagenGlaxoSmithKlineAtara BiotherapeuticsRegeneron PharmaceuticalsGenentechCelgeneAstraZeneca
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Systematic reviews and meta-analyses are valuable tools for understanding existing-and shaping future-medical research.The concepts of systematic reviews and meta-analysis were introduced more than 40 years ago and adopted into mainstream medical research shortly thereafter.1,2 When well performed, including the choice of a relevant topic, systematic reviews and meta-analyses can provide useful insights into disease diagnosis, epidemiology, treatment effects (including benefits and harms), and aspects of study design or populations that might be associated with (and possibly influence) treatment effectiveness or other outcomes, including adverse events.These effects may become apparent in a meta-analysis when not readily evident from individual small studies.Nearly half a century later, these objectives remain central, although additional applications and more rigorous methods have been developed.3 However, as noted in a commentary by Berlin et al, 4 there is great variability in the quality of published meta-analyses, particularly with regard to whether they were conducted in a transparent, reproducible, and valid manner.In this vein, there are numerous existing guidance documents relating to the conduct or reporting of systematic reviews and meta-analyses, eg, the Cochrane Handbook and Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines.5,6 Another issue is the massive increase in meta-analyses and systematic reviews published during the past 3 decades, many of which are likely redundant or misleading.7 This trend presents a challenge for the editors of JAMA Network Open in terms of the volume of systematic reviews and meta-analyses, including network meta-analyses, that are routinely submitted.In 2021, there were 655 meta-analyses and 175 systematic reviews submitted, with 56 (9%) and 29 (17%) accepted, respectively.Although we have not established explicit standards for determining whether a submitted systematic review or meta-analysis should be accepted, the editors of JAMA Network Open have implicitly developed criteria by which to judge these submissions.The issues extend beyond methodological rigor, which is a fundamental requirement, to include the crucial questions of what makes the meta-analysis important and interesting.To clarify our expectations, and in the process, improve the chance that a manuscript might be considered further, we ask that authors of meta-analyses and systematic reviews to address a series of key questions in their cover letter:• Why is a new meta-analysis or network meta-analysis needed?What do we not already know that the current analysis can address?A meta-analysis that addresses an egregious error in a prior analysis and makes this correction the focus of the report may be appropriate for JAMA Network Open, particularly if it relates to an important clinical question with public health implications.• What meta-analyses on this topic have been conducted during the last 5 years, and how do the studies included in the current submission compare with those included in prior meta-analyses and/or network meta-analyses?There must be a compelling rationale to publish this type of replicative research in JAMA Network Open.An incremental update of existing meta-analyses would receive a lower priority and probably is better suited to other venues for living and dynamic reviews.8• Does the meta-analysis address a secondary question (eg, using metaregression to evaluate factors that might modify treatment effectiveness, risk factors in a subgroup of special interest)?These often represent novel questions and are a higher priority for JAMA Network Open.• Is the systematic review or meta-analysis unique?The first meta-analysis on a topic, even if the results merely show that there is very little literature on a given topic, can be of some value and

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)0,292
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,684
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2920,684
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,014
Bibliométrie0,0200,016
Études des sciences et des technologies0,0030,013
Communication savante0,0260,043
Science ouverte0,0110,012
Intégrité de la recherche0,0170,059
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,009

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 Opus0,929
Tête enseignante GPT0,607
Écart entre enseignants0,321 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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