Reporting on covariate adjustment in randomised controlled trials before and after revision of the 2001 CONSORT statement: a literature review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the use and reporting of adjusted analysis in randomised controlled trials (RCTs) and compare the quality of reporting before and after the revision of the CONSORT Statement in 2001. DESIGN: Comparison of two cross sectional samples of published articles. DATA SOURCES: Journal articles indexed on PubMed in December 2000 and December 2006. STUDY SELECTION: Parallel group RCTs with a full publication carried out in humans and published in English MAIN OUTCOME MEASURES: Proportion of articles reported adjusted analysis; use of adjusted analysis; the reason for adjustment; the method of adjustment and the reporting of adjusted analysis results in the main text and abstract. RESULTS: In both cohorts, 25% of studies reported adjusted analysis (84/355 in 2000 vs 113/422 in 2006). Compared with articles reporting only unadjusted analyses, articles that reported adjusted analyses were more likely to specify primary outcomes, involve multiple centers, perform stratified randomization, be published in general medical journals, and recruit larger sample sizes. In both years a minority of articles explained why and how covariates were selected for adjustment (20% to 30%). Almost all articles specified the statistical methods used for adjustment (99% in 2000 vs 100% in 2006) but only 5% and 10%, respectively, reported both adjusted and unadjusted results as recommended in the CONSORT guidelines. CONCLUSION: There was no evidence of change in the reporting of adjusted analysis results five years after the revision of the CONSORT Statement and only a few articles adhered fully to the CONSORT recommendations.
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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 | 0,637 | 0,835 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,016 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».