Randomized Trials Built on Sand: Examples from COPD, Hormone Therapy, and Cancer
Notice bibliographique
Résumé
The randomized controlled trial is the fundamental study design to evaluate the effectiveness of medications and receive regulatory approval. Observational studies, on the other hand, are essential to address post-marketing drug safety issues but have also been used to uncover new indications or new benefits for already marketed drugs. Hormone replacement therapy (HRT) for instance, effective for menopausal symptoms, was reported in several observational studies during the 1980s and 1990s to also significantly reduce the incidence of coronary heart disease. This claim was refuted in 2002 by the large-scale Women's Health Initiative randomized trial. An example of a new indication for an old drug is that of metformin, an anti-diabetic medication, which is being hailed as a potential anti-cancer agent, primarily on the basis of several recent observational studies that reported impressive reductions in cancer incidence and mortality with its use. These observational studies have now sparked the conduct of large-scale randomized controlled trials currently ongoing in cancer. We show in this paper that the spectacular effects on new indications or new outcomes reported in many observational studies in chronic obstructive pulmonary disease (COPD), HRT, and cancer are the result of time-related biases, such as immortal time bias, that tend to seriously exaggerate the benefits of a drug and that eventually disappear with the proper statistical analysis. In all, while observational studies are central to assess the effects of drugs, their proper design and analysis are essential to avoid bias. The scientific evidence on the potential beneficial effects in new indications of existing drugs will need to be more carefully assessed before embarking on long and expensive unsubstantiated trials.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».