Subgroup analyses in randomised controlled trials: cohort study on trial protocols and journal publications
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the planning of subgroup analyses in protocols of randomised controlled trials and the agreement with corresponding full journal publications. DESIGN: Cohort of protocols of randomised controlled trial and subsequent full journal publications. SETTING: Six research ethics committees in Switzerland, Germany, and Canada. DATA SOURCES: 894 protocols of randomised controlled trial involving patients approved by participating research ethics committees between 2000 and 2003 and 515 subsequent full journal publications. RESULTS: Of 894 protocols of randomised controlled trials, 252 (28.2%) included one or more planned subgroup analyses. Of those, 17 (6.7%) provided a clear hypothesis for at least one subgroup analysis, 10 (4.0%) anticipated the direction of a subgroup effect, and 87 (34.5%) planned a statistical test for interaction. Industry sponsored trials more often planned subgroup analyses compared with investigator sponsored trials (195/551 (35.4%) v 57/343 (16.6%), P<0.001). Of 515 identified journal publications, 246 (47.8%) reported at least one subgroup analysis. In 81 (32.9%) of the 246 publications reporting subgroup analyses, authors stated that subgroup analyses were prespecified, but this was not supported by 28 (34.6%) corresponding protocols. In 86 publications, authors claimed a subgroup effect, but only 36 (41.9%) corresponding protocols reported a planned subgroup analysis. CONCLUSIONS: Subgroup analyses are insufficiently described in the protocols of randomised controlled trials submitted to research ethics committees, and investigators rarely specify the anticipated direction of subgroup effects. More than one third of statements in publications of randomised controlled trials about subgroup prespecification had no documentation in the corresponding protocols. Definitive judgments regarding credibility of claimed subgroup effects are not possible without access to protocols and analysis plans of randomised controlled trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,623 | 0,534 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».