Most COVID-19 modelling studies are underperforming, at high risk of bias, and poorly reported .
Este estudio ha sido identificado como potencialmente de alto impacto.
La métrica de alto impacto de OE, basada en la inteligencia artificial, estima la influencia que puede tener un artículo integrando señales procedentes tanto de la revista en la que se publica como del contenido científico del propio artículo.
Desarrollado mediante el procesamiento del lenguaje natural más avanzado, el modelo de Alto Impacto de OE predice con mayor precisión el futuro rendimiento de las citas de un estudio que el factor de impacto de la revista por sí solo.
Esto permite reconocer antes las investigaciones clínicamente significativas y ayuda a los lectores a centrarse en los artículos con más probabilidades de configurar la práctica futura.
Prediction models for diagnosis and prognosis of covid-19 infection: systematic review and critical appraisal
BMJ 2020;369:m1328The COVID-19 pandemic continues to affect nearly the entire world, and has been accompanied by an 'infodemic', whereby an overabundance of information of varying quality continues to be published at unprecedented rates. Thus, the authors of this study conducted a rapid systematic review and critical appraisal of all modelling studies in the literature on the topic of COVID-19. Most studies had poor performance in terms of discrimination, were not well-reported, did not have their calibration assessed, and were at high risk of bias. All modelling studies early in this pandemic should be interpreted with a high degree of caution.
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