Discrepancies between registered and published primary outcome specifications in analgesic trials: ACTTION systematic review and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
The National Institutes of Health released the trial registry ClinicalTrials.gov in 2000 to increase public reporting and clinical trial transparency. This systematic review examined whether registered primary outcome specifications (POS; ie, definitions, timing, and analytic plans) in analgesic treatment trials correspond with published POS. Trials with accompanying publications (n = 87) were selected from the Repository of Registered Analgesic Clinical Trials (RReACT) database of all postherpetic neuralgia, diabetic peripheral neuropathy, and fibromyalgia clinical trials registered at ClinicalTrials.gov as of December 1, 2011. POS never matched precisely; discrepancies occurred in 79% of the registry-publication pairs (21% failed to register or publish primary outcomes [PO]). These percentages did not differ significantly between industry and non-industry-sponsored trials. Thirty percent of the trials contained unambiguous POS discrepancies (eg, omitting a registered PO from the publication, "demoting" a registered PO to a published secondary outcome), with a statistically significantly higher percentage of non-industry-sponsored than industry-sponsored trials containing unambiguous POS discrepancies. POS discrepancies due to ambiguous reporting included vaguely worded PO registration; or failing to report the timing of PO assessment, statistical analysis used for the PO, or method to address missing PO data. At best, POS discrepancies may be attributable to insufficient registry requirements, carelessness (eg, failing to report PO assessment timing), or difficulty uploading registry information. At worst, discrepancies could indicate investigator impropriety (eg, registering imprecise PO ["pain"], then publishing whichever pain assessment produced statistically significant results). Improvements in PO registration, as well as journal policies requiring consistency between registered and published PO descriptions, are needed.
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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 | 0,627 | 0,448 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,031 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».