Critical elements of synthesis questions are incompletely reported: survey of systematic reviews of intervention effects
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the characteristics of population, intervention and outcome groups and the extent to which they were completely reported for each synthesis in a sample of systematic reviews (SRs) of interventions. STUDY DESIGN AND SETTING: We coded groups that were intended (or used) for comparisons in 100 randomly sampled SRs of public health and health systems interventions published in 2018 from the Health Evidence and Health Systems Evidence databases. RESULTS: Authors commonly used population, intervention and outcome groups to structure comparisons, but these groups were often incompletely reported. For example, of 41 SRs that identified and/or used intervention groups for comparisons, 29 (71%) identified the groups in their methods description before reporting of the results (e.g., in the Background or Methods), 12 (29%) defined the groups in enough detail to replicate decisions about which included studies were eligible for each synthesis, 6 (15%) provided a rationale, and 24 (59%) stated that the groups would be used for comparisons. Sixteen (39%) SRs used intervention groups in their synthesis without any mention in the methods. Reporting for population, outcome and methodological groups was similarly incomplete. CONCLUSION: Complete reporting of the groups used for synthesis would improve transparency and replicability of reviews, and help ensure that the synthesis is not driven by what is reported in the included studies. Although concerted effort is needed to improve reporting, this should lead to more focused and useful reviews for decision-makers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,779 | 0,949 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,017 |
| Communication savante | 0,019 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».