A step-by-step guide for systematic reviews and meta-analyses in spine surgery-study execution: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: Systematic reviews and meta-analyses are crucial in spine surgery, offering a robust approach to integrating evidence from multiple studies and guiding clinical decision-making. These reviews resolve inconsistencies across studies and increase statistical power, making them indispensable for assessing the effectiveness and safety of surgical interventions. This review serves as a comprehensive guide on how to: (I) design; (II) implement; and (III) publish a systematic review in spine surgery. Methods: We conducted a narrative review by searching key databases, including PubMed, Embase, Cochrane Library, Scopus, and Web of Science, to identify studies that demonstrate the best practices in conducting systematic reviews in spine surgery. Studies were selected for their methodological rigor and adherence to Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) guidelines. The included systematic reviews were evaluated based on how they applied standardized quality assessment tools, such as the Cochrane risk of bias (RoB) tool for randomized controlled trials (RCTs) and the Methodological Index for Non-Randomized Studies (MINORS) criteria or Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for non-randomized studies. A narrative synthesis was performed to summarize the findings and highlight best practices. Key Content and Findings: Systematic reviews stand at the pinnacle of the evidence-based hierarchy in spine surgery, integrating findings from various primary investigations. This study explores techniques for evaluating data quality using tools such as the Cochrane RoB, the MINORS criteria, and the NOS. We detail methods for interpreting and analyzing data, and we outline the process of transforming the findings into a publishable manuscript, with reference to a previously published example. Adhering to the PRISMA guidelines is advocated as a standard across all scientific literature, inclusive of spine surgery. Presenting data through pooled analyses with Forest Plots, along with odds ratios and 95% confidence intervals, is a customary practice. Conclusions: In the manuscript preparation phase, it is vital to address and debate the intrinsic limitations of systematic reviews, such as their selection criteria and the overall quality, which may be constrained by the caliber of the included studies (e.g., publication bias, heterogeneity, search/selection bias).
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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 | 0,278 | 0,462 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,014 |
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 ».