Methods resources for authors new to conducting systematic reviews with network meta-analysis: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To support systematic reviewers new to network meta-analysis (NMA), we (1) identified and described published methods resources for conducting systematic reviews (SRs) with NMA of randomized controlled trials (RCTs); (2) mapped the resources to the typical steps for conducting NMAs; and (3) identified NMA guidance gaps. STUDY DESIGN AND SETTING: We performed a scoping review and comprehensively searched major databases, gray literature sources, and websites for methods resources that described or informed any steps in conducting SRs with NMA to guide review authors, particularly those new to the method. Title, abstract, and full-text screening were conducted independently in duplicate using Covidence. NMA resources were narratively described and tabulated by guidance type, review steps, and topic and mapped to the steps of conducting a systematic review with NMA. RESULTS: We considered documents in the 2011-2025 date range and included 90; the majority (39%) were published between 2021 and 2025. Most were classified as guides/guidance (29%), methods/methodology (22%), or reviews (27%). We found that the rate of published guidance around most steps of NMA increased or remained stable over time. Most resources for software were guidance for R and Stata. Guidance documents on assumptions and certainty of evidence were abundant (in excess of 13 documents per topic), whereas fewer guidance documents were available on elements of protocol development and presentation of results. We mapped methods resources across steps in conducting SRs with NMA, identifying areas with sparse guidance. CONCLUSION: This scoping review provides a comprehensive reference for conducting SRs using NMA, especially for those new to the methods. It highlights the significant increase in guidance since 2011, particularly on evidence certainty and NMA assumptions, and the availability of user-friendly web tools. Future work should focus on advanced NMA guidance and decision tools to aid reviewers in further navigating NMA complexities.
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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 | 0,311 | 0,678 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,098 | 0,072 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,019 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,257 | 0,076 |
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 ».