Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To review the following aspects of surgical randomized controlled trials (RCTs) in epilepsy: rationale, methodological issues, and state of the art. METHODS: An overview of the literature and author's experience with methodological issues in surgical RCTs, contrasting them with those encountered in medical trials; a general comparison of RCTs and non-RCTs (observational studies); and a literature search for and review of existing surgical RCTs in epilepsy. RESULTS: Nonrandomized (observational) studies provide useful but potentially biased information about the effect of interventions. Because of their ability to deal with bias, RCTs are the optimum vehicle to obtain a true estimate of the effect of interventions, including surgery. Only seven surgical RCTs, encompassing 535 patients, have been performed in epilepsy, with variable adhesion to standard methodology for conducting RCTs. The major issues facing researchers undertaking surgical RCTs in epilepsy include timing of the study in relation to adoption of the intervention as standard practice, acceptance of randomization to an invasive procedure, timing of randomization in relation to the actual intervention, standardization of the surgical procedure, blinding, and patient recruitment. CONCLUSIONS: RCTs are the gold standard for evaluating surgical treatments. Despite the large number and types of surgical interventions used to treat epilepsy, only a handful has been subjected to the scientific rigour of RCTs. The challenges faced by researchers undertaking surgical RCTs in epilepsy are substantial but not insurmountable. Possible avenues to address these methodological hurdles are suggested.
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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 | 0,040 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».