Reporting of harms data in RCTs: a systematic review of empirical assessments against the CONSORT harms extension
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the standard of reporting of harms-related data, in randomised controlled trials (RCTs) according to the Consolidated Standards of Reporting Trials (CONSORT) statement extension for harms. DESIGN: Systematic review. DATA SOURCES: The Cochrane library, Ovid MEDLINE, Scopus and ISI Web of Knowledge were searched for relevant literature. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING STUDIES: We included publications of studies that used the CONSORT harms extension to assess the reporting of harms in RCTs. RESULTS: We identified 7 studies which included between 10 and 205 RCTs. The clinical areas of the 7 studies were: hypertension (1), urology (1), epilepsy (1), complimentary medicine (2) and two not restricted to a clinical topic. Quality of the 7 studies was assessed by a risk of bias tool and was found to be variable. Adherence to the CONSORT harms criteria reported in the 7 studies was inadequate and variable across the items in the checklist. Adverse events are poorly defined, with 6 studies failing to exceed 50% adherence to the items in the checklist. CONCLUSIONS: Readers of RCT publications need to be able to balance the trade-offs between benefits and harms of interventions. This systematic review suggests that this is compromised due to poor reporting of harms which is evident across a range of clinical areas. Improvements in quality could be achieved by wider adoption of the CONSORT harms criteria by journals reporting RCTs.
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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 | 0,559 | 0,421 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,043 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,018 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».