How can meta-research be used to evaluate and improve the quality of research in the field of traditional, complementary, and integrative medicine?
Notice bibliographique
Résumé
The field of traditional, complementary, and integrative medicine (TCIM) has garnered increasing attention due to its holistic approach to health and well-being. While the quantity of published research about TCIM has increased exponentially, critics have argued that the field faces challenges related to methodological rigour, reproducibility, and overall quality. This article proposes meta-research as one approach to evaluating and improving the quality of TCIM research. Meta-research, also known as research about research, can be defined as "the study of research itself: its methods, reporting, reproducibility, evaluation, and incentives". By systematically evaluating methodological rigour, identifying biases, and promoting transparency, meta-research can enhance the reliability and credibility of TCIM research. Specific topics of interest that are discussed in this article include the following: 1) study design and research methodology, 2) reporting of research, 3) research ethics, integrity, and misconduct, 4) replicability and reproducibility, 5) peer review and journal editorial practices, 6) research funding: grants and awards, and 7) hiring, promotion, and tenure. For each topic, we provide case examples to illustrate meta-research applications in TCIM. We argue that meta-research initiatives can contribute to maintaining public trust, safeguarding research integrity, and advancing evidence based TCIM practice, while challenges include navigating methodological complexities, biases, and disparities in funding and academic recognition. Future directions involve tailored research methodologies, interdisciplinary collaboration, policy implications, and capacity building in meta-research.
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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 | 0,725 | 0,875 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,036 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,022 |
| Communication savante | 0,047 | 0,057 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».