Empirical Evaluation of Age Groups and Age-Subgroup Analyses in Pediatric Randomized Trials and Pediatric Meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An important step toward improvement of the conduct of pediatric clinical research is the standardization of the ages of children to be included in pediatric trials and the optimal age-subgroups to be analyzed. METHODS: We set out to evaluate empirically the age ranges of children, and age-subgroup analyses thereof, reported in recent pediatric randomized clinical trials (RCTs) and meta-analyses. First, we screened 24 RCTs published in Pediatrics during the first 6 months of 2011; second, we screened 188 pediatric RCTs published in 2007 in the Cochrane Central Register of Controlled Trials; third, we screened 48 pediatric meta-analyses published in the Cochrane Database of Systematic Reviews in 2011. We extracted information on age ranges and age-subgroups considered and age-subgroup differences reported. RESULTS: The age range of children in RCTs published in Pediatrics varied from 0.1 to 17.5 years (median age: 5; interquartile range: 1.8-10.2) and only 25% of those presented age-subgroup analyses. Large variability was also detected for age ranges in 188 RCTs from the Cochrane Central Register of Controlled Trials, and only 28 of those analyzed age-subgroups. Moreover, only 11 of 48 meta-analyses had age-subgroup analyses, and in 6 of those, only different studies were included. Furthermore, most of these observed differences were not beyond chance. CONCLUSIONS: We observed large variability in the age ranges and age-subgroups of children included in recent pediatric trials and meta-analyses. Despite the limited available data, some age-subgroup differences were noted. The rationale for the selection of particular age-subgroups deserves further study.
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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 | 0,238 | 0,482 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».