Characteristics of the sources, evaluation, and grading of the certainty of evidence in systematic reviews in public health: A methodological study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To systematically explore how the sources of evidence, types of primary studies, and tools used to assess the quality of the primary studies vary across systematic reviews (SRs) in public health. Methods We conducted a methodological survey of SRs in public health by searching the of literature in selected journals from electronic bibliographic databases. We selected a 10% random sample of the SRs that met the explicit inclusion criteria. Two researchers independently extracted data for analysis. Results We selected 301 SRs for analysis: 94 (31.2%) of these were pre-registered, and 211 (70.1%) declared to have followed published reporting standard. All SRs searched for evidence in electronic bibliographic databases, and more than half ( n = 180, 60.0%) searched also the references of the included studies. The common types of primary studies included in the SRs were primarily cross-sectional studies ( n = 132, 43.8%), cohort studies ( n = 126, 41.9%), randomized controlled trials (RCTs, n = 89, 29.6%), quasi-experimental studies ( n = 83, 27.6%), case-control studies ( n = 58, 19.3%) qualitative studies ( n = 38, 12.6%) and mixed-methods studies ( n = 32, 10.6%). The most frequently used quality assessment tools were the Newcastle-Ottawa Scale (used for 50.0% of cohort studies and 55.6% of case-control studies), Cochrane Collaboration's Risk of Bias tool (50.7% of RCTs) and Critical Appraisal Skills Program (38.5% of qualitative studies). Only 20 (6.6%) of the SRs assessed the certainty of the body of evidence, of which 19 (95.0%) used the GRADE approach. More than 65% of the evidence in the SRs using GRADE was of low or very low certainty. Conclusions SRs should always assess the quality both at the individual study level and the body of evidence for outcomes, which will benefit patients, health care practitioners, and policymakers.
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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 | 0,657 | 0,382 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».