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Enregistrement W4402082756 · doi:10.1016/j.jclinepi.2024.111512

A survey of experts to identify methods to detect problematic studies: stage 1 of the INveStigating ProblEmatic Clinical Trials in Systematic Reviews project

2024· article· en· W4402082756 sur OpenAlexaff
Jack Wilkinson, Calvin Heal, George Α. Antoniou, Ella Flemyng, Alison Avenell, Virginia Barbour, Esmée M Bordewijk, Nicholas J. L. Brown, Mike Clarke, Jo C Dumville, Steph Grohmann, Lyle C. Gurrin, Jill A. Hayden, Kylie E Hunter, Emily Lam, Toby J Lasserson, Tianjing Li, Sarah Lensen, Jianping Liu, Andreas Lundh, Gideon Meyerowitz‐Katz, Ben Willem Mol, Neil E O’Connell, Lisa Parker, Barbara K. Redman, Anna Lene Seidler, Kyle Sheldrick, Emma Sydenham, Darren Dahly, Madelon van Wely, Lisa Bero, Jamie J Kirkham

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesResearch for Patient Benefit ProgrammeDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care ResearchNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer Research
Mots-clésStage (stratigraphy)Systematic reviewMedicineMEDLINEData scienceComputer sciencePolitical scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Randomized controlled trials (RCTs) inform health-care decisions. Unfortunately, some published RCTs contain false data, and some appear to have been entirely fabricated. Systematic reviews are performed to identify and synthesize all RCTs which have been conducted on a given topic. This means that any of these 'problematic studies' are likely to be included, but there are no agreed methods for identifying them. The INveStigating ProblEmatic Clinical Trials in Systematic Reviews (INSPECT-SR) project is developing a tool to identify problematic RCTs in systematic reviews of health care-related interventions. The tool will guide the user through a series of 'checks' to determine a study's authenticity. The first objective in the development process is to assemble a comprehensive list of checks to consider for inclusion. METHODS: We assembled an initial list of checks for assessing the authenticity of research studies, with no restriction to RCTs, and categorized these into five domains: Inspecting results in the paper; Inspecting the research team; Inspecting conduct, governance, and transparency; Inspecting text and publication details; Inspecting the individual participant data. We implemented this list as an online survey, and invited people with expertise and experience of assessing potentially problematic studies to participate through professional networks and online forums. Participants were invited to provide feedback on the checks on the list, and were asked to describe any additional checks they knew of, which were not featured in the list. RESULTS: Extensive feedback on an initial list of 102 checks was provided by 71 participants based in 16 countries across five continents. Fourteen new checks were proposed across the five domains, and suggestions were made to reword checks on the initial list. An updated list of checks was constructed, comprising 116 checks. Many participants expressed a lack of familiarity with statistical checks, and emphasized the importance of feasibility of the tool. CONCLUSION: A comprehensive list of trustworthiness checks has been produced. The checks will be evaluated to determine which should be included in the INSPECT-SR tool.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,726
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,801
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7260,801
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,008
Bibliométrie0,0270,015
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0120,017
Science ouverte0,0090,025
Intégrité de la recherche0,0100,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,008

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.

Tête enseignante Opus0,988
Tête enseignante GPT0,813
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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