Notice bibliographique
Résumé
In this EBM Hub edition, we use the interesting, prospective, randomized, double-blinded study of Min et al1 from this current issue of Aesthetic Surgery Journal as a springboard to address a key methodological issue that is important in the proper execution and reporting of a randomized, controlled trial: the method of randomization . Randomization is among our most powerful protective mechanisms for removing bias from a study. A well-performed randomization makes it more likely that the study conclusions will be valid.2 Randomization works by reducing the chance that our pre-knowledge of certain factors will influence how the study is performed, specifically that our pre-knowledge of patient factors does not influence which patients get which treatments, or that we might perform the treatments differently based on such knowledge. Investigators, reviewers, and journal editors put a lot of emphasis on the method of randomization, and as a reader, so should you. Why? How much difference can it make? With trials, a small error at one point (eg, randomization) multiplies another error at another point, and so on, therefore, several small errors can lead to a totally wrong, backwards result. (Two other tools, blinding and allocation concealment, also prevent pre-knowledge from influencing how trials are performed and assessed. Click on the following link to learn more about how blinding and allocation concealment work alongside randomization: http://youtu.be/znBuDyMjhTM) When …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,324 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,023 |
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 validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».