Inadequate Statistical Power of Negative Clinical Trials in Urological Literature
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Negative studies provide valuable information. However, conducting studies with inadequate power is unethical and an inefficient use of resources. The purpose of this study was to determine the prevalence of negative studies with inadequate power in urological literature. MATERIALS AND METHODS: The Journal of Urology, Urology and BJU International (formerly British Journal of Urology) from 1982 to 2002 were searched using the Ovid MEDLINE database. All clinical trials that contained the phrase "no difference" were identified. Data necessary for power calculation were extracted from applicable studies. RESULTS: Of the 417 articles identified in the MEDLINE search, 127 were negative studies that contained enough information to be analyzed. There were 70 (55%) articles from The Journal of Urology, 35 (28%) from BJU International and 22 (17%) from Urology. Of the studies that used continuous variables 65% had adequate power (greater than 80%) to detect a 50% difference between groups and 32% had adequate power to detect a 25% difference. Of the studies that used dichotomous variables only 33% had adequate power to detect a 50% difference between groups and 23% had adequate power to detect a 25% difference. Levels of adequate power in negative studies did not improve over time (p = 0.258). CONCLUSIONS: Many negative studies in urological literature are inconclusive because they lack adequate power to detect even large differences between groups. Inadequately powered studies often result in false conclusions that alter clinical behavior and deter further research. Therefore, it is imperative to consider power when interpreting literature. When designing future investigations power calculations should be performed to ensure sufficient patient recruitment to attain clinically meaningful results.
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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 | 0,074 | 0,200 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; 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 ».