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Enregistrement W4414008064 · doi:10.1101/2025.09.03.25334905

INSPECT-SR: a tool for assessing trustworthiness of randomised controlled trials

2025· preprint· en· W4414008064 sur OpenAlexaff
Jack Wilkinson, Calvin Heal, Ella Flemyng, Γεώργιος Αντωνίου, Tony Aburrow, Žarko Alfirević, Alison Avenell, Virginia Barbour, Vincenzo Berghella, Dorothy Bishop, Esmée M Bordewijk, Nicholas J. L. Brown, Jana Christopher, Mike Clarke, Darren Dahly, Jane A Dennis, Patrick Dicker, Jo Dumville, Helen Frankish, Steph Grohmann, Toby J Lasserson, Tianjing Li, Wentao Li, Jianping Liu, Gideon Meyerowitz‐Katz, Ben W. Mol, Barbara K. Redman, Rachel Richardson, Madelon van Wely, Rui Wang, Lisa Bero, Jamie J Kirkham

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchQueensland University of TechnologyNeuroscience Research Australia
Mots-clésTrustworthinessPsychologyComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The integrity of evidence synthesis is threatened by problematic randomised controlled trials (RCTs). These are RCTs where there are serious concerns about the trustworthiness of the data or findings. This could be due to research misconduct, including fraud, or due to honest critical errors. If these RCTs are not detected, they may be inadvertently included in systematic reviews and guidelines, potentially distorting their results. To address this problem, the INSPECT-SR (INveStigating ProblEmatic Clinical Trials in Systematic Reviews) tool has been developed to assess the trustworthiness of RCTs. This will allow problematic RCTs to be identified and excluded from systematic reviews. This paper describes the development of INSPECT-SR. The tool and an associated guidance document are presented.

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)0,550
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,622
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5500,622
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0370,019
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,679
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,123 · 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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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