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Enregistrement W4392712333 · doi:10.1136/bmjopen-2024-084164

Protocol for the development of a tool (INSPECT-SR) to identify problematic randomised controlled trials in systematic reviews of health interventions

2024· article· en· W4392712333 sur OpenAlexaff
Jack Wilkinson, Calvin Heal, George Α. Antoniou, Ella Flemyng, Žarko Alfirević, Alison Avenell, Nicholas J. L. Brown, J. B. Carlisle, Mike Clarke, Patrick Dicker, Jo C Dumville, Andrew Grey, Steph Grohmann, Lyle C. Gurrin, Jill A. Hayden, James Heathers, Kylie E Hunter, Toby J Lasserson, Emily Lam, Sarah Lensen, Tianjing Li, Wentao Li, Elizabeth Loder, Andreas Lundh, Gideon Meyerowitz‐Katz, Ben W. Mol, Neil E O’Connell, Lisa Parker, Barbara K. Redman, Anna Lene Seidler, Kyle Sheldrick, Emma Sydenham, David Torgerson, Madelon van Wely, Rui Wang, Lisa Bero, Jamie J Kirkham

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteResearch for Patient Benefit ProgrammeDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésSystematic reviewMedicineProtocol (science)Psychological interventionDelphi methodRandomized controlled trialDelphiMEDLINEHealth careEvidence-based medicineData extractionData scienceAlternative medicineManagement scienceComputer scienceNursingArtificial intelligenceSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Randomised controlled trials (RCTs) inform healthcare decisions. It is now apparent that some published RCTs contain false data and some appear to have been entirely fabricated. Systematic reviews are performed to identify and synthesise all RCTs that have been conducted on a given topic. While it is usual to assess methodological features of the RCTs in the process of undertaking a systematic review, it is not usual to consider whether the RCTs contain false data. Studies containing false data therefore go unnoticed and contribute to systematic review conclusions. The INveStigating ProblEmatic Clinical Trials in Systematic Reviews (INSPECT-SR) project will develop a tool to assess the trustworthiness of RCTs in systematic reviews of healthcare-related interventions. METHODS AND ANALYSIS: The INSPECT-SR tool will be developed using expert consensus in combination with empirical evidence, over five stages: (1) a survey of experts to assemble a comprehensive list of checks for detecting problematic RCTs, (2) an evaluation of the feasibility and impact of applying the checks to systematic reviews, (3) a Delphi survey to determine which of the checks are supported by expert consensus, culminating in, (4) a consensus meeting to select checks to be included in a draft tool and to determine its format and (5) prospective testing of the draft tool in the production of new health systematic reviews, to allow refinement based on user feedback. We anticipate that the INSPECT-SR tool will help researchers to identify problematic studies and will help patients by protecting them from the influence of false data on their healthcare. ETHICS AND DISSEMINATION: The University of Manchester ethics decision tool was used, and this returned the result that ethical approval was not required for this project (30 September 2022), which incorporates secondary research and surveys of professionals about subjects relating to their expertise. Informed consent will be obtained from all survey participants. All results will be published as open-access articles. The final tool will be made freely available.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,307
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,473
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3070,473
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,011
Bibliométrie0,0180,016
Études des sciences et des technologies0,0060,010
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0060,009
Intégrité de la recherche0,0110,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1350,045

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.

Tête enseignante Opus0,926
Tête enseignante GPT0,713
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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