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Enregistrement W4361281687 · doi:10.3389/fpubh.2023.998588

Characteristics of the sources, evaluation, and grading of the certainty of evidence in systematic reviews in public health: A methodological study

2023· article· en· W4361281687 sur OpenAlexafffundabout
Yangqin Xun, Qiangqiang Guo, Mengjuan Ren, Yunlan Liu, Yajia Sun, Shouyuan Wu, Hui Y. Lan, Juanjuan Zhang, Hui Liu, Jianjian Wang, Qianling Shi, Qi Wang, Ping Wang, Yaolong Chen, Ruitai Shao, Dong Xu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesChinese Academy of Medical SciencesLanzhou UniversityMcMaster UniversityWorld Health Organization
Mots-clésCertaintyGrading (engineering)Systematic reviewPublic healthPsychologyMedicineMEDLINEManagement scienceData scienceComputer sciencePolitical scienceMathematicsEngineeringNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,714
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,897
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7140,897
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,017
Bibliométrie0,0590,057
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0170,014
Science ouverte0,0050,012
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,957
Tête enseignante GPT0,614
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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