Inconsistency between abstract and main text reporting is common in pilot randomized controlled trials of surgical interventions: A methodological survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is often inconsistency between abstract and main text reporting. While extensively demonstrated in randomized controlled trials, this inconsistency has never been explored in the setting of pilot and feasibility trials. We designed this methodological survey to assess the inconsistency between abstract and main text reporting in pilot and feasibility trials in surgery. METHODS: Medline, Embase, and CENTRAL databases were searched from January 1, 2011 to December 31, 2011, and January 1, 2021 to December 31, 2021. Studies were included if they were pilot or feasibility randomized trials evaluating a surgical intervention. The primary outcome was the proportion of pilot and feasibility trials with inconsistency between abstract and main text reporting. Secondary outcomes included the association between research characteristics and inconsistent reporting. Inconsistent abstract reporting was defined as any of the following: (1) conclusions stronger than the main text; (2) omission of negative results found in the main text; (3) different outcomes than in the main text; (4) presence of outcomes/findings/claims not in the main text. RESULTS: After screening 1991 citations, 38 studies from 2011 to 34 studies from 2021 were included. Fifty of the included pilot and feasibility trials (69.4 %, 95 % confidence interval [CI] 58.0-78.9 %) had inconsistencies between abstract and main text reporting. Fourteen trials (19.4 %, 95%CI 11.8-30.2 %) had stronger conclusions in their abstract than main text, 19 trials (26.4 %, 95%CI 17.5-37.6 %) omitted negative results from their abstracts, 27 trials (37.5 %, 95%CI 27.2-49.1 %) had different primary outcomes in their abstract and main text, and 35 trials (48.6 %, 95%CI 37.4-59.9 %) had outcomes, findings, and/or claims in their abstract that were not present in the main text. CONCLUSION: (s): The majority of surgical pilot and feasibility trials have inconsistent reporting between their abstract and main text. Efforts from both authors and journals are required to improve the consistency of abstract 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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Présentation des résultats · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Méta-épidémiologie (sens large)Métarecherche Domaine: Présentation des résultats · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,593 | 0,868 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».