The Risk of False-Positive Results in Orthopaedic Surgical Trials
Notice bibliographique
Résumé
The risk of concluding that the results of a particular study are true, when, in fact, they really are attributable to chance (or random sampling error) is underappreciated by investigators. This erroneous false-positive conclusion is designated as a Type I or alpha error. The extent to which randomized trials in surgery risk Type I errors is unclear. The current authors hand-searched four orthopaedic journals, six general surgery journals, and five medical journals to identify recently published randomized trials (within the past 2 years). Information on outcomes and statistical adjustment for multiple outcomes was recorded for each study. The risk of a Type I error was calculated for each study that did not explicitly state a primary outcome measure for the main statistical comparison. One hundred fifty-nine studies met the inclusion criteria for the study: 60 studies from orthopaedic journals, 49 studies from nonorthopaedic surgical journals, and 50 studies from medical journals. Of the trials that did not state a primary outcome measure, the risk of Type I errors (false-positive results) in orthopaedic and nonorthopaedic surgery journals (mean 37.3% +/- 13.3% and 37.6% +/- 10.5%, respectively) were significantly greater than medical journals (10.1% +/- 1.9%). In the current review of randomized trials in surgery and medicine, the following is reported: (1) reporting of primary outcomes in trials was inadequate; (2) one in three trials in surgery and one in 10 trials in medicine risked false-positive results; and (3) few trials in surgery and medicine considered adjustment for multiple comparisons.
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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 | 0,769 | 0,900 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,015 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».