Practical tips for surgical research: blinding: who, what, when, why, how?
Notice bibliographique
Résumé
Blinding refers to the concealment of group allocation from one or more individuals involved in a clinical research study, most commonly a randomized controlled trial (RCT). Although randomization minimizes differences between treatment groups at the outset of the trial, it does nothing to prevent differential treatment of the groups later in the trial or the differential assessment of outcomes, either of which may result in biased estimates of treatment effects. The optimal strategy to minimize the likelihood of differential treatment or assessments of outcomes is to blind as many individuals as possible in a trial. Randomized controlled trials of surgical interventions are frequently more difficult to blind than RCTs of medications, which typically achieve blinding with placebos. However, imaginative techniques may make blinding more feasible in surgical trials than is commonly believed by many researchers. In this article we discuss the importance of blinding and provide practical suggestions to researchers who wish to incorporate blinding into their surgical studies.
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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 | 0,385 | 0,615 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,035 |
| Communication savante | 0,012 | 0,043 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,045 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,008 |
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 ».