Randomised controlled trials: important but overrated?
Notice bibliographique
Résumé
Practising physicians individualise treatments, hoping to achieve optimal outcomes by tackling relevant patient variables. The randomised controlled trial (RCT) is universally accepted as the best means of comparison. Yet doctors sometimes wonder if particular patients might benefit more from treatments that fared worse in the RCT comparisons. Such clinicians may even feel ostracised by their peers for stepping outside treatments based on RCTs and guidelines. Are RCTs the only acceptable evaluations of how patient care can be assessed and delivered? In this controversy we explore the interpretation of RCT data for practising clinicians facing individualised patient choices. First, critical care anaesthetists John Boylan and Brian Kavanagh emphasise the dangers of bias and show how Bayesian approaches utilise prior probabilities to improve posterior (combined) probability estimates. Secondly, Jane Armitage, of the Clinical Trial Service Unit in Oxford, argues why RCTs remain essential and explores how the quality of randomisation can be improved through systematic reviews and by avoiding selective reporting.
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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 | 0,694 | 0,879 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,031 |
| Communication savante | 0,022 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,033 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».