Most COVID-19 modelling studies are underperforming, at high risk of bias, and poorly reported .
Este estudo foi identificado como tendo um impacto potencialmente elevado.
A métrica de Alto Impacto da OE, baseada em IA, estima a influência que um artigo poderá ter, integrando sinais da revista em que é publicado e do conteúdo científico do próprio artigo.
Desenvolvido com recurso ao mais avançado processamento de linguagem natural, o modelo High Impact da OE prevê com maior precisão o desempenho futuro de um estudo em termos de citações do que o fator de impacto da revista por si só.
Isto permite o reconhecimento precoce de investigação clinicamente significativa e ajuda os leitores a concentrarem-se nos artigos com maior probabilidade de moldar a prática 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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