Evaluating the quality of systematic reviews of comparative studies in autograft‐based anterior cruciate ligament reconstruction using the AMSTAR‐2 tool: A systematic umbrella review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: There remains a lack of consensus around autograft selection in anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR), though there is a large body of overlapping systematic reviews and meta-analyses. Systematic reviews and their methodological quality were aimed to be further assessed, using a validated tool known as assessing the methodological quality of systematic reviews (AMSTAR-2). METHODS: MEDLINE, Embase and CENTRAL were searched from inception to 23 April 2023 for systematic reviews (with/without meta-analysis) comparing primary ACLR autografts. A final quality rating from AMSTAR-2 was provided for each study ('critically low', 'low', 'moderate' or 'high' quality). Correlational analyses were conducted for ratings in relation to study characteristics. RESULTS: Two thousand five hundred and ninety-eight studies were screened, and 50 studies were ultimately included. Twenty-four studies (48%) were rated as 'critically low', 17 (34%) as 'low', seven (14%) as 'moderate' and two (4%) as 'high' quality. The least followed domains were reporting on sources of funding (1/50 studies), the impact of risk of bias on results of meta-analyses (11/36 studies) and publication bias (17/36 studies). There was a significant increase in the frequency of studies graded as 'moderate' compared to 'low' or 'critically low' quality over time (p = 0.020). CONCLUSION: The methodological quality of systematic reviews comparing autografts in ACLR is low, with many studies being rated lower due to commonly absent aspects of systematic review methodology such as investigating sources of funding and publication bias. More recent studies were generally more likely to be of higher quality. Authors are advised to consult AMSTAR-2 prior to conducting systematic reviews in ACLR. LEVEL OF EVIDENCE: Level IV.
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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 | 0,211 | 0,505 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».