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Enregistrement W4417220763 · doi:10.28920/dhm55.4.352-368

Quality of reporting in hyperbaric medicine clinical trials: a cross-sectional study

2025· article· en· W4417220763 sur OpenAlexaff
Angélique Cléroux, Neal W. Pollock

Notice bibliographique

RevueDiving and Hyperbaric Medicine Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensCentre Intégré de Santé et Services Sociaux de Chaudière-AppalacheUniversité LavalUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)MEDLINEQuality managementQuality assuranceAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Research in hyperbaric oxygen (HBO) medicine is growing, but the quality of HBO studies is variable. Low study quality may compromise evidence-based decision-making and clinical translation. Methods: This cross-sectional study examined the adherence of 50 randomly selected HBO clinical trials (25 randomised controlled trials [RCTs] and 25 observational studies) to relevant core reporting guidelines: consolidated standards of reporting trials (CONSORT), non-pharmacologic treatments (NPT), and strengthening the reporting of observational studies in epidemiology (STROBE). Studies published in peer-reviewed journals between January 2018 and May 2023 and indexed on PubMed were analysed. Reporting quality was classified as 'excellent' (> 85% of guideline items adequately reported), 'good' (50-85%), or 'poor' (< 50%). Results: The sample represented 29% of RCTs and 16% of observational studies for the timeframe assessed. No study was rated as 'excellent' for completeness, 28 (56%) were rated as 'good', and 22 (44%) as 'poor'. In RCTs, only one study (4%) adequately reported protocol adherence and eight studies (32%) reported blinding procedures. The NPT checklist showed that key items, including care provider adherence (0 studies) and participant adherence (one study; 4%), were frequently not reported. For observational studies, basic design elements were adequately reported, but with significant gaps in bias management (nine studies; 36%) and missing data handling (13 studies; 52%). Only six studies (12%) mentioned the use of reporting guidelines. Conclusions: Our results showed that quality of reporting of HBO studies is suboptimal. These findings highlight the need for increased awareness and implementation of reporting guidelines, as well as the potential development of HBO-specific guidelines.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,553
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,703
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,447
Score d'incertitude au seuil0,551

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5530,703
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0110,016
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,946
Tête enseignante GPT0,727
Écart entre enseignants0,219 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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