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Enregistrement W4405332237 · doi:10.1016/j.ajcnut.2024.10.013

Reliability and reproducibility of systematic reviews informing the 2020–2025 Dietary Guidelines for Americans: a pilot study

2024· article· en· W4405332237 sur OpenAlexaff
Alexandra M. Bodnaruc, Hassan Khan, Nicole Shaver, Alexandria Bennett, Yiu Lin Wong, C.M. Gracey, Valentina Ly, Beverley Shea, Julian Little, Melissa Brouwers, Dennis M. Bier, David Moher

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Nutrition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensOttawa Public HealthOttawa HospitalDalhousie UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)ReproducibilitySystematic reviewMedicineReliability engineeringMEDLINEEngineeringStatisticsPolitical scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although high-quality nutrition systematic reviews (SRs) are important for clinical decision making, there remains debate on their methodological quality and reporting transparency. OBJECTIVES: The objective of this study was to assess the reliability and reproducibility of a sample of SRs produced by the Nutrition Evidence Systematic Review (NESR) team to inform the 2020-2025 Dietary Guidelines for Americans (DGAs). METHODS: We evaluated a sample of 8 SRs from the DGA dietary patterns subcommittee for methodological quality using the Assessment of Multiple Systematic Reviews 2 (AMSTAR 2) tool and for reporting transparency using the PRISMA 2020 and PRISMA literature search extension (PRISMA-S) checklists. We assessed the quality and reproducibility of the original search strategy of one selected SR using the Peer Review of Electronic Search Strategies checklist. The reporting transparency of the SR's narrative data synthesis was assessed using the Synthesis Without Meta-Analysis (SWiM) checklist. Interpretation bias was evaluated using existing spin bias classifications in systematic reviews. RESULTS: The AMSTAR 2 assessment identified critical methodological weaknesses, and all included SRs were judged to be of critically low quality. Overall, 74% of the PRISMA 2020 checklist items and 63% of the PRISMA-S checklist items were satisfactorily fulfilled. We identified several errors and inconsistencies in the search strategy and could not reproduce searches within a 10% margin of the original results. The SWiM assessment identified concerns regarding the reporting transparency of the narrative data synthesis, but the spin bias assessment revealed no evidence of interpretation bias. CONCLUSIONS: Several methodological quality and reporting concerns were identified, which could lead to reliability and reproducibility issues should a full reproduction attempt be made. However, additional research is needed to confirm the impact of these findings on conclusions statements and their generalizability across the NESR team SRs. This study was registered in the Open Science Framework (https://osf.io/ns6a9/).

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)0,693
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,884
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6930,884
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,015
Bibliométrie0,0150,014
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,876
Tête enseignante GPT0,645
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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