High certainty evidence is stable and trustworthy, whereas evidence of moderate or lower certainty may be equally prone to being unstable
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess to what extent the overall quality of evidence indicates changes to observe intervention effect estimates when new data become available. METHODS: We conducted a meta-epidemiological study. We obtained evidence from meta-analyses of randomized trials of Cochrane reviews addressing the same health-care question that was updated with inclusion of additional data between January 2016 and May 2021. We extracted the reported effect estimates with 95% confidence intervals (CIs) from meta-analyses and corresponding GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation) assessments of any intervention comparison for the primary outcome in the first and the last updated review version. We considered the reported overall quality (certainty) of evidence (CoE) and specific evidence limitations (no, serious or very serious for risk of bias, imprecision, inconsistency, and/or indirectness). We assessed the change in pooled effect estimates between the original and updated evidence using the ratio of odds ratio (ROR), absolute ratio of odds ratio (aROR), ratio of standard errors (RoSE), direction of effects, and level of statistical significance. RESULTS: High CoE without limitations characterized 19.3% (n = 29) out of 150 included original Cochrane reviews. The update with additional data did not systematically change the effect estimates (mean ROR 1.00; 95% CI 0.99-1.02), which deviated 1.06-fold from the older estimates (median aROR; interquartile range [IQR]: 1.01-1.15), gained precision (median RoSE 0.87; IQR 0.76-1.00), and maintained the same direction with the same level of statistical significance in 93% (27 of 29) of cases. Lower CoE with limitations characterized 121 original reviews and graded as moderate CoE in 30.0% (45 of 150), low CoE in 32.0% (48 of 150), and very low CoE in 18.7% (28 of 150) reviews. Their update had larger absolute deviations (median aROR 1.12 to 1.33) and larger gains in precision (median RoSE 0.78-0.86) without clear and consistent differences between these categories of CoE. Changes in effect direction or statistical significance were also more common in the lower quality evidence, again with a similar extent across categories (without change in 75.6%, 64.6%, and 75.0% for moderate, low, very low CoE). As limitations increased, effect estimates deviated more (aROR 1.05 with zero, 1.11 with one, 1.25 with two, 1.24 with three limitations) and changes in direction or significance became more frequent (93.2% stable with no limitations, 74.5% with one, 68.2% with two, and 61.5% with three limitations). CONCLUSION: High-quality evidence without methodological deficiencies is trustworthy and stable, providing reliable intervention effect estimates when updated with new data. Evidence of moderate and lower quality may be equally prone to being unstable and cannot indicate if available effect estimates are true, exaggerated, or underestimated.
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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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Simulation ou modélisation | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | medium |
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 | 0,359 | 0,736 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,017 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,008 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».