Systematic Review and Meta-analysis: A Primer for the Surgical Researchers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study provides a comprehensive overview of systematic reviews (SRs) and meta-analyses within surgical research, emphasizing their methodological rigor, strengths, and application in evidence-based practice. It explains how SRs synthesize available evidence through prespecified protocols that minimize bias and improve reproducibility in comparison with narrative reviews. The study outlines key stages in the process, including protocol registration, structured search strategy development, independent screening, standardized data extraction, and risk of bias (ROB) assessment using tools such as RoB2, RoB in Nonrandomized Studies of Interventions-I, and the Newcastle–Ottawa Scale. Then, it details quantitative synthesis through fixed- and random-effects models, heterogeneity assessment using I ² and τ ² statistics, and strategies for sensitivity, subgroup, and meta-regression analyses. Complementary discussions address publication bias detection methods and the use of GRADE for rating the certainty of evidence. The review contextualizes these frameworks in surgical research settings where clinical heterogeneity, learning curves, and evolving techniques complicate evidence synthesis. By promoting transparency through Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis 2020 reporting and protocol preregistration in the International Prospective Register of Systematic Reviews, the text advocates reproducibility and methodological integrity. It also recognizes the evolving landscape of automation, data-visualization tools, and living SRs that enhance efficiency in rapidly advancing surgical domains. Overall, this study serves as both a conceptual primer and a practical guide for surgeons to conduct and critically appraise SRs and meta-analyses, underscoring their pivotal role in generating reliable evidence that informs clinical decision-making and surgical guideline development.
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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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
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 | 0,393 | 0,520 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,020 |
| Communication savante | 0,021 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,060 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».