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Enregistrement W7115741523 · doi:10.48448/sc28-0c69

Retraction of Systematic Reviews and Clinical Practice Guidelines

2025· other· W7115741523 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUnderline Science Inc. · 2025
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical PracticeSystematic reviewMEDLINEDescriptive statisticsAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ivan D. Florez,1,2 Alberto Henriquez,3,4 Andrés F. Estupinan-Bohorquez3,5 Objective We described the influence of retracted systematic reviews and meta-analyses (SRMAs) on clinical practice guidelines (CPGs) and the characteristics of retractions in CPGs. Design This cross-sectional study was conducted in 2 stages based on searches focused on the Retraction Watch (RW) database and MEDLINE from inception to November 30, 2024. In the first stage, we included SRMAs. We described the reasons for retractions, and we recategorized them based on our assessment. We identified the CPGs that cited the SRMA in the Google Scholar database. In the second stage, we included the retracted CPGs, described the reasons for retractions, and recategorized them into ethical or nonethical reasons based on our assessment. Nonethical reasons were categorized as editorial or administrative or outdated guidelines, while ethical reasons were reported according to RW categories. We used descriptive statistics to summarize the findings. Results In the first stage, we included 377 SRMAs, of which 211 (56.0%) were retracted due to peer review or publication manipulation (eg, detected “fake” reviewers); 30 (8.0%), due to duplicate or redundant publication; and 136 (36.1%), due to intellectual or authorship disputes, plagiarism, outdated publication, retraction of included studies, methodologic or data errors, and conflicts of interests. For 49 (13.0%), specific reasons were not provided. Of the retracted SRMAs, 41 (10.9%) were cited in CPGs; 19 (46.3%) of these SRMAs were retracted due to research integrity issues and 12 (29.3%), due to data errors or being outdated. For 10 (24.4%), specific reasons were not provided. Most retractions were due to manipulation of the publication or peer review process. The median time between publication and retraction of the SRMA used in CPGs was 12.0 (IQR, 3.5-25.0) months, and the median number of SRMA citations was 40 (IQR, 22-191). In the second stage, we included 36 CPGs of the 138 potential CPGs identified. Nine CPGs (25.0%) were retracted because of ethical reasons and 22 (61.1%) for nonethical reasons; the rest had no available information. The most common ethical reasons were plagiarism, authorship or intellectual property disputes, lack of disclosure of conflicts of interest, and discrepancies between the content and the cited evidence. Among the 22 CPGs retracted for nonethical reasons, 11 were due to dual publication or incorrect citations and 9 were due to outdated recommendations. The median publication to retraction time was 10 (range, 3-96) months. All of these CPGs were cited after their retraction date, and in all cases, the citations were used to support the background of the research studies. Conclusions Retracted SRMAs have been informing CPGs, which provide recommendations in practice and policy. The retraction of CPGs has been neglected. The RW database should be revised according to the specificities of CPGs. The most concerning reasons are ethical. Retracted CPGs continue to be cited after their retraction, mainly to inform the background sections of articles. 1Department of Pediatrics, University of Antioquia, Medellín, Colombia, ivan.florez@udea.edu.co; 2School of Rehabilitation Science, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada; 3Universidad del Norte, Barranquilla, Colombia; 4Universidad Metropolitana, Barranquilla, Colombia; 5EPICLINICA SAS, Barranquilla, Colombia. Conflict of Interest Disclosures None reported.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarechercheIntégrité de la recherche
Domaine: Évaluation · Genre: Autre
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptIntégrité de la recherche
Domaine: non disponible · Genre: Autre
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,651
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,921
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6510,921
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,015
Bibliométrie0,0480,052
Études des sciences et des technologies0,0070,015
Communication savante0,0290,026
Science ouverte0,0180,020
Intégrité de la recherche0,0260,030
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0380,021

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 Opus0,225
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,285 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

MétarechercheIntégrité de la recherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Autre devis
DomaineÉvaluation
GenreAutre

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
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