The Number, Content, and Quality of Randomized Controlled Trials in the Prevention and Care of Injuries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Injuries represent an important and growing global burden of disease. The availability of evidence-based injury control interventions is unknown. We aimed to assess trends with respect to the number, content, and methodologic quality of reports of randomized controlled trials (RCTs) in the prevention and care of injuries. METHODS: We searched MEDLINE and the Cochrane Central Register of Controlled Trials for reports of RCTs of interventions in the prevention and care of injuries published between January 1, 1966 and January 1, 2006. Ten percent of reports, stratified by year, were randomly sampled. Studies were abstracted using a standardized form for nature of intervention, sample size, patients studied, and methodologic quality. RESULTS: The rate of publication of injury-related RCTs increased from 1.2 to 5.3 articles per 100 RCTs published in MEDLINE (p < 0.001) during the study period. A total of 308 reports were included in the analysis of content and methodologic quality. Poisonings (31 [10%]) were the single most common isolated mechanism of patient injury studied, whereas only 12 reports (4%) focused on road traffic injuries. The majority of interventions were hospital based (211 [68%]) and half (45%) were judged to be only available in high-income countries. Allocation concealment was deemed adequate in 73 articles (24%). One quarter of reports documented blinding of participants (77 [25%]), investigators (68 [22%]), and outcome assessors (83 [27%]). Only 44 articles (14%) reported intention-to-treat analyses. CONCLUSIONS: The number of RCTs specific to the prevention and care of injuries is small, but increasing. The reporting of injury-related RCTs has important deficiencies including inadequate allocation concealment; failure to blind patients, investigators, and assessors; and per protocol analyses. In addition, many interventions studied are not available in low-income countries where the majority of the world's population resides and injury rates are highest.
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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 | 0,026 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».