The intention-to-treat approach in randomized controlled trials: Are authors saying what they do and doing what they say?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intention-to-treat (ITT) is an approach to the analysis of randomized controlled trials (RCT) in which patients are analyzed as randomized regardless of the treatment actually received. PURPOSE: To ascertain the proportion of RCT reporting the use of intention-to-treat and the accuracy of that report and to examine the distribution and analysis of missing data for the studies reporting an ITT analysis. METHOD: We conducted a cross-sectional literature review of RCTs reported in 10 medical journals in 2002. All articles were assessed using a standardized form. Two evaluators independently reviewed a 10% sample of articles to assess reliability. Subsequently, one evaluator reviewed the remaining articles. The proportion of articles reporting the use of ITT was calculated. Among these, the proportion of articles that ;analyzed patients as randomized' and the proportion and analysis of missing data were evaluated using standardized definitions. RESULTS: Of the 403 articles, 249 (62%) reported the use of ITT. Among these, available patients were clearly analyzed as randomized in 192 (77%). Authors used a modified ITT in 23 (9%); clearly violated a major component of ITT in 17 (7%), and the approach used was unclear in 17 (7%). More than 60% of articles had missing data in their primary analysis. Few articles reported a strategy for missing data. The main reason for missing data was loss to follow-up. LIMITATIONS: A single evaluator evaluated most articles, but the high concordance obtained during the inter-rater evaluation suggests that the assessments were consistent. In addition, the small spectrum of journals limits generalizability. Finally, there could be a difference between what was reported and what was performed. CONCLUSIONS: This study emphasizes that authors use the label ;intention-to-treat' quite differently. The most common use refers to the analysis of all available subjects as randomized regardless of the missing data aspect.
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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 | 0,758 | 0,891 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,027 |
| Communication savante | 0,017 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».