A well-conducted randomized trial that establishes no benefit of therapy is an important medical advance
Notice bibliographique
Résumé
As physicians, we continually strive to understand disease processes and predict how they will affect our patients. However, our greatest skill lies in our ability to intervene and change the natural history of a disease, i.e. change a poor outcome which otherwise would have occurred. Many types of interventions are used in the care of renal patients, from pills, to procedures and dialysis, to alternative ways to deliver health care. All would agree that interventions need to be evaluated to determine if they are beneficial, without harm, and cost-effective in a system of finite resources. A randomized, controlled clinical trial (RCT) is an experimental method used to evaluate the effectiveness of an intervention. RCTs are conducted when an intervention shows the potential for health care improvement, but there is collective uncertainty as to the true benefits of the intervention [1]. This uncertainty is in fact essential to the clinical trial paradigm, as otherwise clinical equipoise would be violated, and in most cases it would not be ethical to randomly assign patients between the intervention to be tested and a control intervention. This is true both when the control treatment is a placebo and when the control entails administration of an active treatment reflecting standard therapy [2]. A logical consequence of the uncertainty required to maintain equipoise is that a substantial proportion, in fact the majority, of well-conducted RCTs must be negative.
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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 | 0,033 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».