Design, analysis, and presentation of crossover trials
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although crossover trials enjoy wide use, standards for analysis and reporting have not been established. We reviewed methodological aspects and quality of reporting in a representative sample of published crossover trials. METHODS: We searched MEDLINE for December 2000 and identified all randomized crossover trials. We abstracted data independently, in duplicate, on 14 design criteria, 13 analysis criteria, and 14 criteria assessing the data presentation. RESULTS: We identified 526 randomized controlled trials, of which 116 were crossover trials. Trials were drug efficacy (48%), pharmacokinetic (28%), and nonpharmacologic (30%). The median sample size was 15 (interquartile range 8-38). Most (72%) trials used 2 treatments and had 2 periods (64%). Few trials reported allocation concealment (17%) or sequence generation (7%). Only 20% of trials reported a sample size calculation and only 31% of these considered pairing of data in the calculation. Carry-over issues were addressed in 29% of trial's methods. Most trials reported and defended a washout period (70%). Almost all trials (93%) tested for treatment effects using paired data and also presented details on by-group results (95%). Only 29% presented CIs or SE so that data could be entered into a meta-analysis. CONCLUSION: Reports of crossover trials frequently omit important methodological issues in design, analysis, and presentation. Guidelines for the conduct and reporting of crossover trials might improve the conduct and reporting of studies using this important trial design.
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.
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 | 0,119 | 0,706 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle