Evaluating the impact of including non-randomised studies of interventions in meta-analysis of randomised controlled trials: a protocol for a meta-epidemiological study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although interest in including non-randomised studies of interventions (NRSIs) in meta-analysis of randomised controlled trials (RCTs) is growing, estimates of effectiveness obtained from NRSIs are vulnerable to greater bias than RCTs. The objectives of this study are to: (1) explore how NRSIs can be integrated into a meta-analysis of RCTs; (2) assess concordance of the evidence from non-randomised and randomised trials and explore factors associated with agreement; and (3) investigate the impact on estimates of pooled bodies of evidence when NRSIs are included. METHODS AND ANALYSIS: We will conduct a systematic survey of 210 systematic reviews that include both RCTs and NRSIs, published from 2017 to 2022. We will randomly select reviews, stratified in a 1:1 ratio by Core vs non-Core clinical journals, as defined by the National Library of Medicine. Teams of paired reviewers will independently determine eligibility and abstract data using standardised, pilot-tested forms. The concordance of the evidence will be assessed by exploring agreement in the relative effect reported by NRSIs and RCT addressing the same clinical question, defined as similarity of the population, intervention/exposure, control and outcomes. We will conduct univariable and multivariable logistic regression analyses to examine the association of prespecified study characteristics with agreement in the estimates between NRSIs and RCTs. We will calculate the ratio of the relative effect estimate from NRSIs over that from RCTs, along with the corresponding 95% CI. We will use a bias-corrected meta-analysis model to investigate the influence on pooled estimates when NRSIs are included in the evidence synthesis. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval is not required. The findings of this study will be disseminated through peer-reviewed publications, conference presentations and condensed summaries for clinicians, health policymakers and guideline developers regarding the design, conduct, analysis, and interpretation of meta-analysis that integrate RCTs and NRSIs.
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Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Méta-épidémiologie (sens large) Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
| gpt | MétarechercheMéta-épidémiologie (sens strict)Méta-épidémiologie (sens large) Domaine: Méthodes · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
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 | 0,867 | 0,775 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,068 | 0,077 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découle