Reporting of Allocation Method and Statistical Analyses That Deal with Bilaterally Affected Wrists in Clinical Trials for Carpal Tunnel Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
The authors aimed to describe how often the allocation method and the statistical analyses that deal with bilateral involvement are reported in clinical trials for carpal tunnel syndrome and to determine whether reporting has improved over time. Forty-two trials identified from recently published systematic reviews were assessed. Information about allocation method and statistical analyses was obtained from published reports and trialists. Only 15 trialists (36%) reported the method of random sequence generation used, and 6 trialists (14%) reported the method of allocation concealment used. Of 25 trials including participants with bilateral carpal tunnel syndrome, 17 (68%) reported the method used to allocate the wrists, whereas only 1 (4%) reported using a statistical analysis that appropriately dealt with bilateral involvement. There was no clear trend of improved reporting over time. Interventions are needed to improve reporting quality and statistical analyses of these trials so that these can provide more reliable evidence to inform clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,688 | 0,910 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».