The revised JBI critical appraisal tool for the assessment of risk of bias for cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
Cohort studies are a robust analytical observational study design that explore the difference in outcomes between two cohorts, differentiated by their exposure status. Despite being observational in nature, they are often included in systematic reviews of effectiveness, particularly when randomized controlled trials are limited or not feasible. Like all studies included in a systematic review, cohort studies must undergo a critical appraisal process to assess the extent to which a study has considered potential bias in its design, conduct, or analysis. Critical appraisal tools facilitate this evaluation. This paper introduces the revised critical appraisal tool for cohort studies, completed by the JBI Effectiveness Methodology Group, who are currently revising the suite of JBI critical appraisal tools for quantitative study designs. The revised tool responds to updates in methodological guidance from the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) Working Group and reporting guidance from PRISMA 2020, providing a robust framework for evaluating risk of bias in a cohort study. Transparent and rigorous assessment using this tool will assist reviewers in understanding the validity and relevance of the results and conclusions drawn from a systematic review that includes cohort studies. This may contribute to better evidence-based decision-making in health care. This paper discusses the key changes made to the tool, outlines justifications for these changes, and provides practical guidance on how this tool should be interpreted and applied by systematic reviewers.
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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 | 0,532 | 0,823 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,020 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,015 |
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 ».