Statistical Power of Negative Randomized Controlled Trials Presented at American Society for Clinical Oncology Annual Meetings
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the prevalence of underpowered randomized controlled trials (RCTs) presented at American Society of Clinical Oncology (ASCO) annual meetings. METHODS: We surveyed all two-arm phase III RCTs presented at ASCO annual meetings from 1995 to 2003 for which negative results were obtained. Post hoc calculations were performed using a power of 80% and an alpha level of .05 (two sided) to determine sample sizes required to detect small, medium, and large effect sizes. For studies reporting a proportion or time-to-event as primary end point, effect size was expressed as an odds ratio (OR) or hazard ratio (HR), respectively, with a small effect size defined as OR/HR >or= 1.3, medium effect size defined as OR/HR >or= 1.5, and large effect size defined as OR/HR >or= 2.0. Logistic regression was used to identify factors associated with lack of statistical power. RESULTS: Of 423 negative RCTs for which post hoc sample size calculations could be performed, 45 (10.6%), 138 (32.6%), and 233 (55.1%) had adequate sample size to detect small, medium, and large effect sizes, respectively. Only 35 negative RCTs (7.1%) reported a reason for inadequate sample size. In a multivariable model, studies that were presented at oral sessions (P = .0038), multicenter studies supported by a cooperative group (P < .0001), and studies with time to event as primary outcome (P < .0001) were more likely to have adequate sample size. CONCLUSION: More than half of negative RCTs presented at ASCO annual meetings do not have an adequate sample to detect a medium-size treatment effect.
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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 | 0,196 | 0,602 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle