Evidence for risk of bias in cluster randomised trials: review of recent trials published in three general medical journals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the prevalence of a risk of bias associated with the design and conduct of cluster randomised controlled trials among a sample of recently published studies. DESIGN: Retrospective review of cluster randomised trials published in the BMJ, Lancet, and New England Journal of Medicine from January 1997 to October 2002. MAIN OUTCOME MEASURES: Prevalence of secure randomisation of clusters, identification of participants before randomisation (to avoid foreknowledge of allocation), differential recruitment between treatment arms, differential application of inclusion and exclusion criteria, and differential attrition. RESULTS: Of the 36 trials identified, 24 were published in the BMJ,11 in the Lancet, and a single trial in the New England Journal of Medicine. At the cluster level, 15 (42%) trials provided evidence for secure allocation and 25 (69%) used stratified allocation. Few trials showed evidence of imbalance at the cluster level. However, some evidence of susceptibility to risk of bias at the individual level existed in 14 (39%) studies. CONCLUSIONS: Some recently published cluster randomised trials may not have taken adequate precautions to guard against threats to the internal validity of their design.
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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 | 0,173 | 0,546 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».