Reporting of results appear inadequate and heterogeneous in network meta-analyses .
Cette étude a été identifiée comme étant potentiellement à fort impact.
L'indicateur High Impact de l'ENP, basé sur l'IA, estime l'influence qu'un article est susceptible d'avoir en intégrant des signaux provenant à la fois de la revue dans laquelle il est publié et du contenu scientifique de l'article lui-même.
Développé à l'aide d'un traitement du langage naturel de pointe, le modèle High Impact de l'ENP prédit avec plus de précision les futures citations d'une étude que le seul facteur d'impact de la revue.
Cela permet d'identifier plus tôt les recherches cliniquement significatives et aide les lecteurs à se concentrer sur les articles les plus susceptibles d'influencer les pratiques futures.
Reporting of results from network meta-analyses: methodological systematic review
BMJ. 2014 Mar 11;348:g1741. doi: 10.1136/bmj.g1741.121 network meta-analyses were included in this systematic review to examine the current reporting methodologies. Results revealed an overall inadequacy and heterogeneity in reporting essential components. 100 studies failed to describe the network and network geometry, and 52 and 96 studies failed to report number of RCTs and patients, respectively. 109 studies failed to report the direct and indirect evidence and 71 failed to report the direct, indirect, and mixed evidence. Overall, evaluation of the composite outcome revealed inadequate reporting in 119 of 121 studies.
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