The problems with systematic reviews: a living systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Systematic reviews and meta-analyses are proliferating as they are an important building block to inform evidence-based guidelines and decision-making. Enforcement of best practice in clinical trials is firmly on the research agenda of good clinical practice, but there is less clarity as to how evidence syntheses that combine these studies can be influenced by bad practice. Our aim was to conduct a living systematic review of articles that highlight flaws in published systematic reviews to formally document and understand these problems. STUDY DESIGN AND SETTING: We conducted a comprehensive assessment of all literature examining problems, which relate to published systematic reviews. RESULTS: The first iteration of our living systematic review (https://systematicreviewlution.com/) has found 485 articles documenting 67 discrete problems relating to the conduct and reporting of systematic reviews which can potentially jeopardize their reliability or validity. CONCLUSION: Many hundreds of articles highlight that there are many flaws in the conduct, methods, and reporting of published systematic reviews, despite the existence and frequent application of guidelines. Considering the pivotal role that systematic reviews have in medical decision-making due to having apparently transparent, objective, and replicable processes, a failure to appreciate and regulate problems with these highly cited research designs is a threat to credible science.
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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 | 0,949 | 0,983 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,224 | 0,049 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,012 |
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 ».