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Enregistrement W4405571378 · doi:10.1093/jalm/jfae117

Assessing Adherence to the PRISMA-DTA Guideline in Diagnostic Test Accuracy Systematic Reviews: A Five-Year Follow-up Analysis

2024· article· en· W4405571378 sur OpenAlexaff
Jean‐Paul Salameh, David Moher, Trevor A. McGrath, Robert Frank, Anahita Dehmoobad Sharifabadi, Nabil Islam, Eric W.‐F. Lam, Robert G. Adamo, Haben Dawit, Mohammed Kashif Al-Ghita, Brooke Levis, Brett D. Thombs, Patrick M. Bossuyt, Matthew D. F. McInnes

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Applied Laboratory Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensMcGill UniversityMcMaster UniversityUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreOttawa HospitalJewish General HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSystematic reviewMedicineGuidelineData extractionMEDLINEMeta-analysisConfidence intervalTest (biology)SubspecialtyProtocol (science)Family medicineInternal medicinePathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We evaluated reporting of diagnostic test accuracy (DTA) systematic reviews using Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA)-DTA and PRISMA-DTA for abstracts. METHODS: We searched MEDLINE for recent DTA systematic reviews (September 2023-Mar 2024) to achieve a sample size of 100. Analyses evaluated adherence to PRISMA-DTA (and abstracts), on a per-item basis. Association of reporting with journal, country, impact factor (IF), index-test type, subspecialty area, use of supplemental material, PRISMA citation, word count, and PRISMA adoption was evaluated. Comparison to the baseline evaluation from 2019 was done. Protocol: https://doi.org/10.17605/OSF.IO/P25TE. RESULTS: Overall adherence (n = 100) was 78% (20.3/26.0 items, SD = 2.0) for PRISMA-DTA and 52% (5.7/11.0 items, SD = 1.6) for abstracts. Infrequently reported items (<33% of studies): eligibility criteria, definitions for data extraction, synthesis of results, and characteristics of the included studies. Infrequently reported items in abstracts were characteristics of the included studies, strengths and limitations, and funding. Reporting completeness for full text was minimally higher in studies in higher IF journals [20.7 vs 19.8 items; 95% confidence interval (95%CI) (0.09; 1.77)], as well as studies that cited PRISMA [21.1 vs 20.1 items; 95%CI (0.04; 1.95)], or used supplemental material (20.7 vs 19.2 items; 95%CI (0.63; 2.35)]. Variability in reporting was not associated with author country, journal, abstract word count limitations, PRISMA adoption, structured abstracts, study design, subspecialty, open-access status, or index test. No association with word counts was observed among full text or abstracts. Compared to the baseline evaluation, reporting was improved for full texts [71% to 78%; 95%CI (1.18; 2.26)] but not for abstracts [50% to 52%; 95%CI (-0.20; 0.60)]. CONCLUSIONS: Compared to the baseline evaluation published in 2019, we observed modest improved adherence to PRISMA-DTA and no improvement in PRISMA-DTA for abstracts reporting.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,339
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,452
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3390,452
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0010,014
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0040,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,433
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,077 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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