Making trials matter: pragmatic and explanatory trials and the problem of applicability
Notice bibliographique
Résumé
Randomised controlled trials are the best research design for decisions about the effect of different interventions but randomisation does not, of itself, promote the applicability of a trial's results to situations other than the precise one in which the trial was done. While methodologists and trialists have rightly paid great attention to internal validity, much less has been given to applicability. This narrative review is aimed at those planning to conduct trials, and those aiming to use the information in them. It is intended to help the former group make their trials more widely useful and to help the latter group make more informed decisions about the wider use of existing trials. We review the differences between the design of most randomised trials (which have an explanatory attitude) and the design of trials more able to inform decision making (which have a pragmatic attitude) and discuss approaches used to assert applicability of trial results. If we want evidence from trials to be used in clinical practice and policy, trialists should make every effort to make their trial widely applicable, which means that more trials should be pragmatic in attitude.
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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 | 0,797 | 0,900 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,079 |
| Communication savante | 0,023 | 0,048 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,038 | 0,038 |
| 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; 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 ».