Underrepresentation of Renal Disease in Randomized Controlled Trials of Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Patients with renal disease are at high risk for cardiovascular mortality. Determining which interventions best offset this risk remains a health priority. OBJECTIVE: To quantify the representation of patients with renal disease in randomized controlled trials for interventions proven efficacious for cardiovascular disease. DATA SOURCES: We searched MEDLINE for trials published from 1985 through 2005 in 11 major medical and subspecialty journals. STUDY SELECTION: Randomized controlled trials for chronic congestive heart failure and acute myocardial infarction of treatments that are currently listed as class I or II recommendations in the current American College of Cardiology/American Heart Association guidelines were included. DATA EXTRACTION: Two reviewers independently abstracted data on study and patient characteristics, renal measurements, outcomes, and prognostic features. DATA SYNTHESIS: A total of 153 trials were reviewed. Patients with renal disease were reported as excluded in 86 (56%) trials. Patients with renal disease were more likely to be excluded from trials that were multicenter; of moderate enrollment size; North American; that tested renin-angiotensin-aldosterone system antagonists and anticoagulants; and that tested chronic congestive heart failure. Only 8 (5%) original articles reported the proportion of enrolled patients with renal disease, and only 15 (10%) reported mean baseline renal function. While 81 (53%) trials performed subgroup analyses of some baseline characteristic in the original article, only 4 (3%) subgroup analyses of treatment stratified by renal disease were performed. CONCLUSION: Major cardiovascular disease trials frequently exclude patients with renal disease and do not provide adequate information on the renal function of enrollees or the effect of interventions on patients with renal disease.
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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 | 0,613 | 0,824 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».