Assessment of the Methodologic Quality of Medical and Surgical Clinical Trials in Patients with Arthroplasty
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the methodological quality of randomized controlled trials (RCT) of medical and surgical therapy in patients with arthroplasty. METHODS: We conducted a Medline database search for all arthroplasty RCT from 1997 and 2006. The quality of the methods of all eligible RCT was assessed by a trained abstractor. We used a checklist of trial quality characteristics, and the overall trial quality was assessed by 3 scales: Jadad (range 0-5), Delphi list (range 0-9), and numeric rating scale (NRS; range 1-10), based on User's Guides to the Medical Literature. RESULTS: A total of 196 articles were included in the analysis; most included hip (n = 81) or knee (n = 80) or both hip/knee arthroplasty (n = 19); 66 (34%) assessed pharmacological treatments, 117 (60%) nonpharmacological treatments, and 13 (7%) both. Mean (SEM) overall quality scores of arthroplasty RCT were low: Jadad score 2.36 (1.4), Delphi list 5.33 (1.6), and NRS score 4.30 (2.6). Multivariable analyses revealed that nonpharmacological intervention RCT had lower odds (odds ratio 0.28-0.39; p = 0.008-0.033) and those with no funding had lower odds (OR 0.28-0.50; p = 0.014-0.119) of being in the highest quartiles of the 3 overall quality scores. In contrast, multicenter RCT had 1.8-4.7 times higher odds of being in highest tertiles of quality scores (p = 0.017-0.185). CONCLUSION: Methodological deficiencies in reporting of hip/knee arthroplasty RCT offer an opportunity for improvement. Type of intervention, number of trial centers, and presence of funding were independently associated with overall trial quality. In future, multicenter RCT (rather than single-center) and modeling protocols of single-center RCT similar in rigor to multicenter RCT may improve the quality of arthroplasty RCT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,735 | 0,881 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».