An overview of the characteristics and methodological standards across systematic reviews with meta-analysis of efficacy/effectiveness of influenza antiviral drugs
Notice bibliographique
Résumé
Influenza antiviral drugs remain controversial and it is not clear if conclusions on their efficacy/effectiveness are based on high quality systematic reviews (SRs). We systematically identified, critically appraised, and summarized the characteristics and adherence to methodological standards in SRs with meta-analysis of efficacy/effectiveness of influenza antiviral drugs for prevention and/or treatment of influenza. We searched MEDLINE, Embase, Scopus, CINAHL, Global Health, and CDSR for English-language SR publications up to July 2020. We summarized the characteristics, adherence to methodological standards and SR quality (AMSTAR 2). From a total 3,898 citations after removal of duplicates from all identified citations, we included 24 SRs. Seventy-five percent (n = 18) were of a critically low quality, 8% (n = 2) of a low quality, 17% (n = 4) of a moderate quality, and none were of a high quality. Seventeen percent (n = 4) were industry-funded, 4% (n = 1) coauthored by industry employee(s), and 33% (n = 8) commissioned by an organization or authority. Only 33% percent (n = 8) reported protocol registration, 4% (n = 1) reported collaboration with a knowledge synthesis librarian/information specialist, and 17% (n = 4) utilized a systematic review reporting checklist. The evidence suggests that SRs of efficacy/effectiveness of influenza antiviral drugs are mostly of critically low quality and do not follow current best SR practices. These findings are significant in view of the important role of SRs in decision-making and the controversies that surround the use of the influenza antiviral drugs. However, the findings should not be interpreted to mean curtailment/cessation of use of antiviral drugs for influenza.
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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 | 0,462 | 0,753 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,051 | 0,051 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».