Adjusting to Imbalance: When to Statistically Adjust for Differences Between Treatment Groups in Clinical Studies
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objective: Surgeons conducting randomized trials are sometimes left with the dilemma of unbalanced characteristics between the treatment and control groups. It remains debatable how baseline differences between treatment and control groups should be handled in surgical studies. Some investigators advocate ignoring the imbalanced variable whiles others believe an “adjusted analysis” should be performed, correcting for the variable imbalanced between groups. We reviewed the rationale and conduct of adjusted and unadjusted analyses in surgical clinical trials. Methods: We conducted computerized and hand searches to identify published surgical randomized controlled trials in the British Medical Journal (BMJ), Journal of the American Medical Association (JAMA), New England Journal of Medicine, The Lancet, Journal of Bone and Joint Surgery (JBJS - American Volume), and Journal of Bone and Joint Surgery (JBJS - British Volume) between January 2000 and April 2003. Three reviewers abstracted information about imbalances in baseline variables and variable adjustment. Discrepancies were resolved by consensus. Results: We identified 72 randomized trials. Studies presented an average of 10.3 ± 7.7 baseline variables. Fifteen trials (20.8 %) reported imbalances in baseline characteristics of their study populations. Twenty-three trials (31.9 %) reported both unadjusted and covariate-adjusted results but unadjusted analyses received more emphasis in 18 trials (78.3 %). The studies' conclusions were changed in 3 trials (13 %) when an adjusted analysis was conducted. Conclusions: Our review has identified important problems with the reporting and rationale for adjusting for imbalances in patient groups in surgical clinical trials. Investigators conducting clinical comparative studies should endeavor to report the rationale for conducting adjusted analyses of their data. In the absence of such information, readers should rely more on the simple unadjusted results of a study.
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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 | 0,798 | 0,931 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,015 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».