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Enregistrement W4394792109

Meta-Analyses Proved Inconsistent in How Missing Data Were Handled Across Their Included Primary Trials: A Methodological Survey

2020· article· en· W4394792109 sur OpenAlexaboutno aff
Kahale LA, Khamis AM, Batoul Diab, Yuhua Chang, Lopes LC, Arnav Agarwal, Li L, Mustafa RA, Serge Koujanian, Reem Waziry, Busse Jw, Lotty Hooft, Guyatt GH, Akl EA

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMissing dataPrimary (astronomy)StatisticsComputer scienceData miningPsychologyData scienceMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lara A Kahale,1 Assem M Khamis,2 Batoul Diab,1 Yaping Chang,3 Luciane Cruz Lopes,4 Arnav Agarwal,3,5 Ling Li,6 Reem A Mustafa,3,7 Serge Koujanian,8 Reem Waziry,9 Jason W Busse,3,10– 12 Abeer Dakik,1 Lotty Hooft,13 Gordon H Guyatt,3,14 Rob JPM Scholten,13 Elie A Akl1,3 1Clinical Research Institute, American University of Beirut, Beirut, Lebanon; 2Wolfson Palliative Care Research Centre, Hull York Medical School, University of Hull, Hull, UK; 3Department of Health Research Methods, Evidence, and Impact, McMaster University, Hamilton, Canada; 4Pharmaceutical Sciences Post Graduate Course, University of Sorocaba, UNISO, Sorocaba, Sao Paulo, Brazil; 5Department of Medicine, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada; 6Chinese Evidence-Based Medicine Center, West China Hospital, Sichuan University, Chengdu, People’s Republic of China; 7Departments of Medicine and Biomedical & Health Informatics, University of Missouri-Kansas City, Kansas City, MO, USA; 8Department of Evaluative Clinical Sciences, Sunnybrook Health Sciences Centre, Toronto, Ontario, Canada; 9Department of Epidemiology, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Boston, MA, USA; 10Department of Anesthesia, McMaster University, Hamilton, Canada; 11The Michael G. DeGroote National Pain Centre, McMaster University, Hamilton, Canada; 12Chronic Pain Centre of Excellence for Canadian Veterans, Hamilton, Canada; 13Julius Center for Health Sciences and Primary Care, University Medical Center Utrecht, Utrecht University, Utrecht, the Netherlands; 14Department of Medicine, McMaster University, Hamilton, CanadaCorrespondence: Elie A AklDepartment of Internal Medicine, American University of Beirut Medical Center, P.O. Box: 11-0236; Riad-El-Solh, Beirut 1107– 2020, LebanonTel +961 1 374374Email ea32@aub.edu.lbBackground: How systematic review authors address missing data among eligible primary studies remains uncertain.Objective: To assess whether systematic review authors are consistent in the way they handle missing data, both across trials included in the same meta-analysis, and with their reported methods.Methods: We first identified 100 eligible systematic reviews that included a statistically significant meta-analysis of a patient-important dichotomous efficacy outcome. Then, we successfully retrieved 638 of the 653 trials included in these systematic reviews’ meta-analyses. From each trial report, we extracted statistical data used in the analysis of the outcome of interest to compare with the data used in the meta-analysis. First, we used these comparisons to classify the “analytical method actually used” for handling missing data by the systematic review authors for each included trial. Second, we assessed whether systematic reviews explicitly reported their analytical method of handling missing data. Third, we calculated the proportion of systematic reviews that were consistent in their “analytical method actually used” across trials included in the same meta-analysis. Fourth, among systematic reviews that were consistent in the “analytical method actually used” across trials and explicitly reported on a method for handling missing data, we assessed whether the “analytical method actually used” and the reported methods were consistent.Results: We were unable to determine the “analytical method reviews actually used” for handling missing outcome data among 397 trials. Among the remaining 241, systematic review authors most commonly conducted “complete case analysis” (n=128, 53%) or assumed “none of the participants with missing data had the event of interest” (n=58, 24%). Only eight of 100 systematic reviews were consistent in their approach to handling missing data across included trials, but none of these reported methods for handling missing data. Among seven reviews that did explicitly report their analytical method of handling missing data, only one was consistent in their approach across included trials (using complete case analysis), and their approach was inconsistent with their reported methods (assumed all participants with missing data had the event).Conclusion: The majority of systematic review authors were inconsistent in their approach towards reporting and handling missing outcome data across eligible primary trials, and most did not explicitly report their methods to handle missing data. Systematic review authors should clearly identify missing outcome data among their eligible trials, specify an approach for handling missing data in their analyses, and apply their approach consistently across all primary trials.Keywords: missing data, assumption, randomized controlled trial, systematic review, meta-analysis

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

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarechercheMéta-épidémiologie (sens large)
Domaine: Méthodes · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
gptMétarechercheMéta-épidémiologie (sens large)
Domaine: Méthodes · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,551
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,413
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Science ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5510,413
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0250,005
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0160,004
Science ouverte0,0240,009
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,000

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.

Tête enseignante Opus0,995
Tête enseignante GPT0,796
Écart entre enseignants0,199 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique · Méthodes

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

En bref

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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