Methodological quality assessment should move beyond design specificity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to assess the utility of a unified tool (MASTER) for bias assessment against design-specific tools in terms of content and coverage. METHODS: Each of the safeguards in the design-specific tools was compared and matched to safeguards in the unified MASTER scale. The design-specific tools were the JBI, Scottish Intercollegiate Guidelines Network (SIGN), and the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) tools for analytic study designs. Duplicates, safeguards that could not be mapped to the MASTER scale, and items not applicable as safeguards against bias were flagged and described. RESULTS: Many safeguards across the JBI, SIGN, and NOS tools were common, with a minimum of 10 to a maximum of 23 unique safeguards across various tools. These 3 design-specific toolsets were missing 14 to 26 safeguards from the MASTER scale. The MASTER scale had complete coverage of safeguards within the 3 toolsets for analytic designs. CONCLUSIONS: The MASTER scale provides a unified framework for bias assessment of analytic study designs, has good coverage, avoids duplication, has less redundancy, and is more convenient when used for methodological quality assessment in evidence synthesis. It also allows assessment across designs that cannot be done using a design-specific tool.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,843 | 0,933 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,018 |
| Communication savante | 0,023 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».