A pilot study investigating the relationship between journal impact factor and methodological quality of real-world observational studies
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The primary objective of this study was to investigate the association between journal Impact Factor (IF) and study quality in real-world observational studies. The secondary objective was to explore whether the association changes as a function of different study factors (study design, funding type and geographic location). Methods Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). IFs were obtained from journal websites. The association between journal IF and NOS score was evaluated firstly using Spearman's correlation coefficient, and secondly using one-way Analysis of Variance (ANOVA). Results We selected 457 studies published in 208 journals across 11 consecutive systematic literature reviews (SLRs) conducted at our organization over the last 5 years. Most studies were cross-sectional and from North America or Europe. Mean (SD) NOS score was 6.6 (1.03) and mean ( SD ) IF was 5.2 (4.5). Overall, there was a weak positive correlation between NOS score and IF (Spearman's coefficient (ρ) = 0.23 [95% CI: 0.13–0.31]; p < 0.001). There was no correlation between NOS score and IF for prospective cohort studies (ρ = 0.07 [95% CI:−0.12–0.25]) and industry-funded studies (ρ = 0.06 [95% CI:−0.09–0.21]). Based on ANOVA, the effect size, eta squared (η 2 ), was 0.04 (95% CI: 0.01–0.08), indicating a small effect. Discussion While there is some correlation between journal quality and study quality, our findings indicate that high-quality research can be found in journals with lower IF, and assessing study quality requires careful review of study design, methodology, analysis, interpretation, and significance of the findings. Notably, in industry-funded studies, no correlation was found between methodological quality and IF.
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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 | 0,167 | 0,364 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».