Inconsistent Definitions for Intention-To-Treat in Relation to Missing Outcome Data: Systematic Review of the Methods Literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Authors of randomized trial reports seem to hold a variety of views regarding the relationship between missing outcome data (MOD) and intention to treat (ITT). The objectives of this study were to systematically investigate how authors of methodology articles define ITT in the presence of MOD, how they recommend handling MOD under ITT, and to make a proposal for potential improvement in the definition and use of ITT in relation to MOD. METHODS AND FINDINGS: We systematically searched MEDLINE in February 2009 for methodological articles written in English that devoted at least one paragraph to ITT and two other paragraphs to either ITT or MOD. We excluded original trial reports, observational studies, and clinical systematic reviews. Working in teams of two, we independently extracted relevant information from each eligible article. Of 1007 titles and abstracts reviewed, 66 articles met eligibility criteria. Five (8%) did not provide a definition of ITT; 25 (38%) mentioned MOD but did not discuss its relationship to ITT; and 36 (55%) discussed the relationship of MOD with ITT. These 36 articles described one or more of three statements: complete follow-up is required for ITT (58%); ITT and MOD are separate issues (17%); and ITT requires a specific strategy for handling MOD (78%); 17 (47%) endorsed more than one relationship. The most frequently mentioned strategies for handling MOD within ITT were: using the last outcome carried forward (50%); sensitivity analysis (50%); and use of available data to impute missing data (46%). CONCLUSION: We found that there is no consensus on the definition of ITT in relation to MOD. For conceptual clarity, we suggest that both reports of randomized trials and systematic reviews separately consider and describe how they deal with participants with complete data and those with MOD.
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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 | 0,153 | 0,216 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; 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 ».