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Enregistrement W2016698763 · doi:10.1097/sla.0b013e3181cf863d

Randomized Controlled Trials of Surgical Interventions

2010· review· en· W2016698763 sur OpenAlexaff
Forough Farrokhyar, Paul J. Karanicolas, Achilleas Thoma, Marko Šimunović, Mohit Bhandari, P.J. Devereaux, Mehran Anvari, Anthony Adili, Gordon Guyatt

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2010
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensWestern UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialPsychological interventionInternal validityExternal validityResearch designSurgical proceduresMEDLINEClinical trialMedical physicsRisk analysis (engineering)SurgeryNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Background and Objectives: Surgical trials pose many methodological challenges often not present in trials of medical interventions. If not properly accounted for, these challenges may introduce significant biases and threaten the validity of the results. Methods: We systematically reviewed the significance of randomized controlled trials in the evaluation of surgical interventions, discussed the methodological challenges encountered in designing and conducting randomized controlled trials of surgical treatments, and proposed possible solutions to overcome these challenges. Conclusions: Many barriers and issues of surgical trials affecting internal validity can be overcome with proper methodology, and in most cases these issues do not restrict their conduct. Researchers should consider their research question carefully and design a surgical trial that contains features appropriate for the question. In doing so, they must ensure that the trial is valid, feasible, and affordable—a difficult feat, but one well worth the challenge. This article reviews the significance of randomized controlled trials in the evaluation of surgical interventions, discusses some of the methodological challenges encountered in designing and conducting randomized controlled trials of surgical trials, and proposes possible solutions to overcome these challenges.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,832
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,655
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,8320,655
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,2010,226
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,001

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.

Tête enseignante Opus0,971
Tête enseignante GPT0,674
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations245
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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