オーバービューにおける定量的重複評価における行列構築仮定の影響：メタ研究

科学分野:

• エビデンス合成
• 健康研究方法論

背景:

• 一次研究の重複は、系統的レビュー（SR）およびエビデンスオーバービューにおける重要な課題です。
• 補正カバー率（CCA）は、エビデンス行列を使用してこの重複を定量化しますが、その計算は根本的な仮定に敏感です。

研究 の 目的:

• エビデンス行列の構築におけるさまざまな仮定が補正カバー率（CCA）計算にどのように影響するかを調査すること。
• 介入に焦点を当てたオーバービューにおける行列構築の選択に基づくCCA値の変動を評価すること。

主な方法:

• 2023年に公開された介入に焦点を当てたオーバービューのデータベースを検索しました。
• オーバービューの特徴と重複処理方法を抽出しました。
• 4つの行列構築仮定を変えて、7つのサンプリングされたオーバービュー全体で16のシナリオにわたって全体およびペアワイズのCCAを計算しました。

主要な成果:

• 対象となったオーバービューのわずか11.9%しか報告ガイドラインに従っておらず、44.0%は重複に対処していませんでした。
• CCA値は、行列の仮定に基づいて、全体で1.2%から13.5%、ペアワイズで0.0%から15.7%まで大幅に変動しました。
• 変動は、範囲、欠損データ、および公開スレッドに関する仮定に由来しました。

結論:

• 計算の変動性のため、現在のCCA閾値の無批判な使用は疑わしいです。
• オーバービューの著者は、全体およびペアワイズのCCAの両方を報告する必要があります。
• 行列構築仮定の透明性のある報告は、CCA評価における正確性と再現性にとって重要です。