The Use of Reporting Guidelines in Rheumatology: A Cross-Sectional Study of Over 850 Manuscripts Published in 5 Major Rheumatology Journals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess whether 16 of the Enhancing the Quality and Transparency of Health Research (EQUATOR) Network-related reporting guidelines were used in rheumatology publications. METHODS: This was a cross-sectional study of research articles published in 5 high-performance rheumatology-focused journals in 2019. All articles were (1) manually reviewed to assess whether the use of a reporting guideline could be advisable, and (2) searched for the names and acronyms (eg, CONSORT [Consolidated Standards of Reporting Trials], STROBE [Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology]) of 16 reporting guidelines. To calculate the "advisable use rate," the number of articles for which a guideline was used was divided by the number of articles for which the guideline was advised. Descriptive statistics were used. RESULTS: We reviewed 895 manuscripts across the 5 journals. The use of a guideline was deemed advisable for 693 (77%) articles. Reporting guidelines were used in 50 articles, representing 5.6% of total articles and 7.2% (95% CI 5-9) of articles for which guidelines were advised. The advisable use rate boundaries within which a guideline was applied by the journals were 0.03 to 0.10 for any guideline, 0 to 0.26 for CONSORT, 0.01 to 0.07 for STROBE, 0 to 0.8 for Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA), and 0 to 0.14 for Animal Research: Reporting of In Vivo Experiments (ARRIVE). No identifiable trends in the variables studied were observed across the 5 journals. CONCLUSION: The limited use of reporting guidelines appears counterintuitive, considering that guidelines are promoted by journals and are intended to help authors report relevant information. Whether this finding is attributable to issues with the diffusion, awareness, acceptance, or perceived usefulness of the guidelines remains to be clarified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,182 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes 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 ».