Data analysis and presentation methods in umbrella reviews/overviews of reviews in health care: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Umbrella reviews (URs) synthesize findings from multiple systematic reviews on a specific topic. Methodological approaches for analyzing and presenting UR results vary, and reviewers often adapt methods to align with research objectives. This study examined the characteristics of analysis and presentation methods used in healthcare-related URs. A systematic PubMed search identified URs published between 2023 and 2024. Inclusion criteria focused on healthcare URs using systematic reviews as the unit of analysis. A random sample of 100 eligible URs was included. A customized, piloted data extraction form was used to collect bibliographic, conduct, and reporting data independently. Descriptive analysis and narrative synthesis summarized findings. The most common terminology for eligible studies was "umbrella reviews" (65%) or "overviews" (30%). Question frameworks included PICO (43%) and PICOS (14%), with quantitative systematic reviews included in most URs (98%), and 68% including randomized controlled trials. The most frequent methodological guidance source was Cochrane (32%). Data analysis commonly used narrative synthesis and meta-analysis, with Stata, RevMan, and GRADEPro GDT employed for presentation. Information about study overlap and certainty assessment was rarely reported.Variation exists in how data are analyzed and presented in URs, with key elements often omitted. These findings highlight the need for clearer methodological guidance to enhance consistency and reporting in future URs.
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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 | 0,647 | 0,836 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,046 | 0,064 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,017 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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 ».