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Enregistrement W6892314301 · doi:10.5061/dryad.5qfttdz8p

Data for: Inter-rater reliability of risk of bias tools for non-randomized studies

2024· dataset· en· W6892314301 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2024
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntraclass correlationReliability (semiconductor)ChecklistScale (ratio)Range (aeronautics)Measure (data warehouse)Point (geometry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Currently, there is limited knowledge about the reliability of risk of bias (ROB) tools for assessing internal validity in systematic reviews of exposure and frequency studies. We aimed to identify and then compare the inter-rater reliability (IRR) of six commonly used tools for frequency (Loney scale, Gyorkos checklist, American Academy of Neurology [AAN] tool) and exposure (Newcastle-Ottawa scale, SIGN50 checklist, AAN tool) studies. METHODS: Six raters independently assessed the ROB of 30 frequency and 30 exposure studies using the 3 respective ROB tools. Articles were rated on a 3-level summary measure of ROB (low, intermediate, or high). We calculated an intraclass correlation coefficient (ICC) for each tool and category of ROB tool. We compared the IRR between ROB tools and tool type by inspection of overlapping ICC 95% CIs and by comparing their coefficients after transformation to Fisher Z values. We assessed criterion validity of the AAN ROB tools by calculating an ICC for each rater in comparison with the original ratings from the AAN. RESULTS: All individual ROB tools had an IRR in the substantial range or higher (ICC point estimate = 0.61-0.80). The IRR was almost perfect (ICC point estimate > 0.80) for the AAN frequency tool and the SIGN50 checklist. All tools were comparable in IRR, except for the AAN frequency tool which had a significantly higher ICC than the Gyorkos checklist (p=0.021) and trended towards a higher ICC when compared to the Loney scale (p=0.085). When examined by category of ROB tool, scales and checklists had a substantial IRR, whereas the AAN tools had an almost perfect IRR. For the criterion validity of the AAN ROB tools, the average agreement between our raters and the original AAN ratings was moderate. CONCLUSION: All tools had substantial IRR except for the AAN frequency tool and the SIGN50 checklist, which both had an almost perfect IRR. The AAN ROB tools were the only category of ROB tool to demonstrate an almost perfect IRR. This category of ROB tool had fewer and more simple criteria. Overall, parsimonious tools with clear instructions, such as those from the AAN, may provide more reliable ROB assessments.

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)0,417
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,813
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4170,813
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,032
Bibliométrie0,0300,027
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0090,013
Science ouverte0,0080,008
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0740,017

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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreJeu de données

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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