Adherence of SARS‐CoV‐2 Seroepidemiologic Studies to the ROSES‐S Reporting Guideline During the COVID‐19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Complete reporting of seroepidemiologic studies is critical to their utility in evidence synthesis and public health decision making. The Reporting of Seroepidemiologic studies-SARS-CoV-2 (ROSES-S) guideline is a checklist that aims to improve reporting in SARS-CoV-2 seroepidemiologic studies. Adherence to the ROSES-S guideline has not yet been evaluated. OBJECTIVES: This study aims to evaluate the completeness of SARS-CoV-2 seroepidemiologic study reporting by the ROSES-S guideline during the COVID-19 pandemic, determine whether guideline publication was associated with reporting completeness, and identify study characteristics associated with reporting completeness. METHODS: A random sample from the SeroTracker living systematic review database was evaluated. For each reporting item in the guideline, the percentage of studies that were adherent was calculated, as well as median and interquartile range (IQR) adherence across all items and by item domain. Beta regression analyses were used to evaluate predictors of adherence to ROSES-S. RESULTS: One hundred and ninety-nine studies were analyzed. Median adherence was 48.1% (IQR 40.0%-55.2%) per study, with overall adherence ranging from 8.8% to 72.7%. The laboratory methods domain had the lowest median adherence (33.3% [IQR 25.0%-41.7%]). The discussion domain had the highest median adherence (75.0% [IQR 50.0%-100.0%]). Reporting adherence to ROSES-S before and after guideline publication did not significantly change. Publication source (p < 0.001), study risk of bias (p = 0.001), and sampling method (p = 0.004) were significantly associated with adherence. CONCLUSIONS: Completeness of reporting in SARS-CoV-2 seroepidemiologic studies was suboptimal. Publication of the ROSES-S guideline was not associated with changes in reporting practices. Authors should improve adherence to the ROSES-S guideline with support from stakeholders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,220 | 0,226 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».