Seeing what you want to see in randomised controlled trials: versions and perversions of UKPDS data
Notice bibliographique
Résumé
Randomised controlled trials are objective, free of bias, and produce robust conclusions about the benefits and risks of treatment, and clinicians should be trained to rely on them; so says the gospel of evidence based practice. In this article we argue, using the United Kingdom prospective diabetes study (UKPDS) as an example, that there is one stage in the conduct of a randomised controlled trial—the interpretation and dissemination ofresults—that is open to several biases that can seriously distort the conclusions. By bias, we mean the epidemiological definition: anything that systematically distorts the comparisons between groups. We will argue that certain biases arise when different stakeholders assign their individual values to the interpretation of the final results of randomised controlled trials. #### Summary points Randomised trials are subject to interpretation bias as shown by the example of the UK prospective diabetes study The UK prospective diabetes study shows no benefit on macrovascular end points in patients with type 2 diabetes treated with sulphonylureas or insulin over 10 years The study shows a clinically important benefit on macrovascular end points from metformin in patients with type 2 diabetes that seems somewhat independent of the drug's ability to lower blood glucose concentrations Nevertheless, many authors, journal editors, and the wider scientific community interpreted the study as providing evidence of the benefit of intensive glucose control Journal editors should be aware of this important potential bias and encourage authors to present their results initially with a minimum of discussion so as to invite a range of comments and perspectives from readers Until 1998, type 2 diabetes had been treated for over 25 years with drugs such as the sulphonylureas, insulin, and metformin. Only one well designed, prospective clinical trial had evaluated the effect of these drugs on the development of microvascular and macrovascular disease. This was the …
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».