Level of evidence in high impact surgical literature: the way forward
Notice bibliographique
Résumé
Evidence-based medicine stipulates that clinical decision-making should revolve around scientific evidence. The goal of the present study is to evaluate the methodological quality of surgical research recently published in JAMA Surgery, International Journal of Surgery, and British Journal of Surgery, the three surgical journals with the highest impact factor. An electronic search of the PUBMED database was performed to retrieve all articles published in the JAMA Surgery, International Journal of Surgery, and British Journal of Surgery in the year 2022. Three authors independently reviewed all retrieved articles and methodological designs of the publications were analyzed and rated using a modification of the Oxford Centre for Evidence-Based Medicine Levels of Evidence (Oxford Levels of Evidence scale). The initial search identified 1236 articles of which 809 were excluded after title and abstract screening. The remaining 427 underwent full text/methods read, of which 164 did not meet the inclusion/exclusion criteria. A total of 273 studies were included in the analysis. The average level of evidence was 2.5 ± 0.8 across all studies assessed. The majority of study designs were comprised of retrospective cohorts (n = 119), prospective cohorts (n = 47), systematic reviews of non RCTs (n = 39), and RCTs (n = 37). There was no significant difference in the average level of evidence between the top three journals (p = 0.50). Most clinical studies in the highest impact factor surgical journals are of level III evidence, consistent with earlier literature. However, our analysis demonstrates a relatively higher percentage of LOE I and II compared to what was previously published in the literature.
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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 | 0,139 | 0,417 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,029 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,008 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».