Systematic reviewers' perspectives on replication of systematic reviews: A survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Replication is essential to the scientific method. It is unclear what systematic reviewers think about the replication of systematic reviews (SRs). Therefore, we aimed to explore systematic reviewers' perspectives on (a) the definition and importance of SR replication; (b) incentives and barriers to conducting SR replication; and (c) a checklist to guide when to replicate an SR. Methods We searched PubMed for SRs published from January to April 2021, from which we randomly allocated 50% to this survey and 50% to another survey on data sharing in SRs. We sent an electronic survey to authors of these SRs ( n = 4669) using Qualtrics. Quantitative responses were summarized using frequency analysis. Free‐text answers were coded using an inductive approach. Results The response rate was 9% ( n = 409). Most participants considered “replication of SRs” as redoing an SR (68%) or reanalyzing originally collected data (61%), using the same or similar methods. Participants also considered updating an SR, either one's own (42%) or others (43%), equivalent to replication. Most participants agreed that replication of SRs is important (89%). Although 54% of participants reported having conducted a replication of a SR, only 22% have published a replication within 5 years. Those who published a replication ( n = 89) often found their replication supported (47%) or expanded the generalizability of the original review (51%). The most common perceived barriers to replicating SRs were difficulty publishing (75%), less prestige (65%), fewer citations (56%), and less impact on career advancement (55%) compared to conducting an original SR. A checklist to assess the need for replication was deemed useful (79%) and easy to apply in practice (69%) by participants. Conclusion Reviewers have various perceptions of what constitutes a replication of SRs. Reviewers see replication as important and valuable but perceive several barriers to conducting replications. Institutional support should be better communicated to reviewers to address these perceptions.
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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 | 0,684 | 0,909 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,002 |
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 ».