Quality of cluster randomized controlled trials in oral health: a systematic review of reports published between 2005 and 2009
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the quality of methods and reporting of recently published cluster randomized trials (CRTs) in oral health. METHODS: We searched PubMed for CRTs that included at least one oral health-related outcome and were published from 2005 to 2009 inclusive. We developed a list of criteria for assessing trial quality and reporting. This was influenced largely by the extended CONSORT statement for CRTs but also included criteria suggested by other authors. We examined the extent to which trials were consistent with these criteria. RESULTS: Twenty-three trials were included in the review. In 15 (65%) trials, clustering had been accounted for in sample size calculations, and in 18 (78%) authors had accounted for clustering in analysis. Intraclass correlation coefficients (ICCs) were reported for eight (35%) trials; the outcome assessor was reported as having been blinded to allocation in 12 (52%) trials; 17 (74%) described eligibility criteria at individual level, but only nine (39%) described such criteria at cluster level. Sixteen of 20 trials (80%), in which individuals were recruited, reported that individual informed consent was obtained. CONCLUSIONS: These results suggest that the quality of recent CRTs in oral health is relatively high and appears to compare favourably with other fields. However, there remains room for improvement. Authors of future trials should endeavour to ensure sample size calculations and analyses properly account for clustering (and are reported as such), consider the potential for recruitment/identification bias at the design stage, describe the steps taken to avoid this in the final report and report observed ICCs and cluster-level eligibility criteria.
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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 | 0,276 | 0,626 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».