MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6977864375 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6610392

The relationship of publication language, study population, risk of bias, and treatment effects in acupuncture related systematic reviews: a meta-epidemiologic study

2023· other· en· W6977864375 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Development and Cultural Heritage
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcupunctureCochrane LibraryMeta-analysisConfidence intervalOdds ratioSample size determinationSystematic reviewMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background There are debates in acupuncture related systematic reviews and meta-analyses on whether searching Chinese databases to get more Chinese-language studies may increase the risk of bias and overestimate the effect size, and whether the treatment effects of acupuncture differ between Chinese and non-Chinese populations. Methods In this meta-epidemiological study, we searched the Cochrane library from its inception until December 2021, and identified systematic reviews and meta-analyses with acupuncture as one of the interventions. Paired reviewers independently screened the reviews and extracted the information. We repeated the meta-analysis of the selected outcomes to separately pool the results of Chinese- and non-Chinese-language acupuncture studies and presented the pooled estimates as odds ratios (OR) with 95% confidence interval (CI). We calculated the Ratio of ORs (ROR) by dividing the OR of the Chinese-language trials by the OR of the non-Chinese-language trials, and the ROR by dividing the OR of trials addressing Chinese population by the OR of trials addressing non-Chinese population. We explored whether the impact of a high risk of bias on the effect size differed between studies published in Chinese- and in non-Chinese-language, and whether the treatment effects of acupuncture differed between Chinese and non-Chinese population. Results We identified 84 Cochrane acupuncture reviews involving 33 Cochrane groups, of which 31 reviews (37%) searched Chinese databases. Searching versus not searching Chinese databases significantly increased the contribution of Chinese-language literature both to the total number of included trials (54% vs. 15%) and the sample size (40% vs. 15%). When compared with non-Chinese-language trials, Chinese-language trials were associated with a larger effect size (pooled ROR 0.51, 95% CI 0.29 to 0.91). We also observed a higher risk of bias in Chinese-language trials in blinding of participants and personnel (97% vs. 51%) and blinding of outcome assessment (93% vs. 47%). The higher risk of bias was associated with a larger effect estimate in both Chinese-language (allocation concealment: high/unclear risk vs. low risk, ROR 0.43, 95% CI 0.21 to 0.87) and non-Chinese-language studies (blinding of participants and personnel: high/unclear risk vs. low risk, ROR 0.41, 95% CI 0.23 to 0.74). However, we found no evidence that the higher risk of bias would increase the effect size of acupuncture in Chinese-language studies more often than in non-Chinese-language studies (the confidence intervals of all ROR in the high-risk group included 1, Table 3). We further found acupuncture appeared to be more effective in Chinese than in non-Chinese population (Table 4). Conclusions The findings of this study suggest the higher risk of bias may lead to an overestimation of the treatment effects of acupuncture but would not increase the treatment effects in Chinese-language studies more often than in other language studies. The difference in treatment effects of acupuncture was probably associated with differences in population characteristics. Trial registration We registered our protocol on the Open Science Framework (OSF) ( https://doi.org/10.17605/OSF.IO/PZ6XR ).

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,156 · 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