Bias-Variation Dilemma Challenges Clinical Trials: Inherent Limitations of Randomized Controlled Trials and Meta-Analyses Comparing Hernia Therapies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose:Evaluation of hernia therapies according to the current rules of Evidence Based Medicine is widely reduced to results of RCTs or meta-analyses. RCTs have been accepted as a most important tool to confirm a superior effect of an intervention. Unfortunately, in hernia surgery, comparisons of RCTs and correspondingly their use in meta-analyses, are not, surprisingly often, able to confirm any significant impact of a specific procedure due to intrinsic restrictions in a multi-causal setting with its web of influences. Methods:Based on our own experiences of clinical studies in surgery, the present article outlines several situations, with their respective reasons, which argue the severe limitations of RCTs and meta-analysis to define an optimum treatment. Results:Meta-analyses accumulate the variations of each trial, which then may cover any clear causal relationship. RCTs usually are dealing with subgroups of standard patients thus excluding the majority of our patients. Low statistical power of current cohort sizes restricts the analysis of subgroups or of effects with low incidences. Simple comparisons of means frequently are hampered by nonlinear relationships to outcome. The relevance of a specific variable is difficult to separate from other influences. The limited surveillance period of studies ignores a delayed change in outcome. Randomization cannot guarantee a standardized patient’s condition. All the arguments have to be considered as a crucial and fundamental consequence of the bias-variance dilemma or principle of uncertainty in medicine, and underline the many limitations of RCTs to evaluate any specific impact of hernia therapies on e.g. infection, pain or recurrence. Conclusions: Many surgical issues cannot be and should not be investigated by RCTs, in particular, if a marked patients’ heterogeneity has to be considered or the low incidences of the outcome readout cannot be addressed with sufficient statistical power without getting lost in the variation mire. Registries with their non-restricted data-acquisition should be regarded as reliable alternatives for postoperative outcome quality surveillance studies.
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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 | 0,182 | 0,493 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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; 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 ».