Assessing the quality of research outputs in physiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Assessing the quality of research output is challenging. Systematic reviews and meta-analyses of randomized trials have a pivotal role in informing clinical practice and policy decisions, and there is a broad agreement that the method quality of primary research should be carefully assessed (Albanese et al., 2020). One of the instruments to do that is the Physiotherapy Evidence Database (PEDro) scale, specifically designed to assess the quality of methods used in clinical trials in the field of physiotherapy (Elkins et al., 2013). Its reliability in terms of ICC values ranges from 0.55 (95% confidence interval CI: 0.47–0.65) for the original scale, to 0.82 (95% CI: 0.70–0.89) for the Portuguese version (Shiwa et al., 2011). The PEDro scale consists of 11 items encompassing the domains of external validity (item 1: Eligibility criteria and source), internal validity (items 2 to 9: Random allocation; Concealed allocation; Baseline comparability; Blinding of participants; Blinding of therapists; Blinding of assessors; Adequate follow-up (>85%); and Intention-to-treat analysis), and statistical reporting (items 10 and 11: Betweengroup statistical comparisons and Reporting of point measures and measures of variability) (Cashina, McAuleya, 2020). Each item is scored as either present (1) or absent (0), leading to a maximum score of 10 (Paci, Bianchini and Baccini, 2022). A trial is considered of moderate to high quality if it scores at least 6 of 10 (Paci, Bianchini and Baccini, 2022). The purpose of the PEDro score is to help researchers identify trials that have good internal validity (items 2–9) and that report enough data to make their results interpretable (items 10 and 11) (Moseleya et al., 2020). Interpreting these items correctly is critical to high-quality, evidence-based health practice. Unlike PEDro, however, the Cochrane Collaboration distinguishes between the methodological quality of a study and the risk of bias: a study of high quality can still be at high risk of bias (Higgins et al., 2011). The Cochrane risk of bias (RoB) tool focuses on the internal validity of trials and assesses six domains of bias: selection bias, performance bias, detection bias, attrition bias, reporting bias, and other bias (Higgins et al., 2011). These two tools can complement each other for an even better quality assessment of physiotherapy research and help disseminate and make transparent and available research output, encouraging interdisciplinary research along the way.
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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 | 0,684 | 0,899 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,025 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; 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 ».