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Enregistrement W2149974876 · doi:10.1136/bmj.e1553

Credibility of claims of subgroup effects in randomised controlled trials: systematic review

2012· review· en· W2149974876 sur OpenAlexafffund
Xin Sun, Matthias Briel, Jason W. Busse, John J. You, Elie A. Akl, Filip Mejza, Małgorzata M Bała, Dirk Bassler, Dominik Mertz, Natalia Diaz-Granados, Per Olav Vandvik, Germán Málaga, Sadeesh Srinathan, Philipp Dahm, B. C. Johnston, Pablo Alonso‐Coello, Basil Hassouneh, Stephen D. Walter, Diane Heels‐Ansdell, Neera Bhatnagar, Douglas G. Altman, Gordon Guyatt

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2012
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of ManitobaInstitute for Work & HealthMcMaster University
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIICanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenGottfried und Julia Bangerter-Rhyner-StiftungMedizinische Abteilung der Margarete und Walter Lichtenstein-StiftungEuropean CommissionNational Science FoundationCancer Research UKNational Natural Science Foundation of ChinaOntario Ministry of Health and Long-Term CareSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésSubgroup analysisMedicineMEDLINERandomized controlled trialMeta-analysisClinical trialSample size determinationCredibilityFamily medicineInternal medicineStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate the credibility of authors' claims of subgroup effects using a representative sample of recently published randomised controlled trials. DESIGN: Systematic review. DATA SOURCE: Core clinical journals, as defined by the National Library of Medicine, in Medline. STUDY SELECTION: Randomised controlled trials published in 2007. Using prespecified criteria, teams of trained reviewers independently judged whether authors claimed subgroup effects and the strength of their claims. Reviewers assessed each of these claims against 10 predefined criteria, developed through a search of existing criteria and a consensus process. RESULTS: Of 207 randomised controlled trials reporting subgroup analyses, 64 (31%) made claims for the primary outcome. Of those, 20 were strong claims and 28 claims of a likely effect. Authors included subgroup variables measured at baseline in 60 (94%) trials, used subgroup variable as a stratification factor at randomisation in 13 (20%), clearly prespecified their hypotheses in 26 (41%), correctly prespecified direction in 4 (6%), tested a small number of hypotheses in 28 (44%), carried out a test of interaction that proved statistically significant in 6 (9%), documented replication of a subgroup effect with previous related studies in 21 (33%), identified consistency of a subgroup effect across related outcomes in 19 (30%), and provided a compelling indirect evidence for the effect in 14 (22%). In the 19 trials making more than one claim, only one (5%) checked the independence of the interaction. Of the 64 claims, 54 (84%) met four or fewer of the 10 criteria. For strong claims, more than 50% failed each of the individual criteria, and only three (15%) met more than five criteria. CONCLUSION: Authors often claim subgroup effects in their trial report. However, the credibility of subgroup effects, even when claims are strong, is usually low. Users of the information should treat claims that fail to meet most criteria with scepticism. Trial researchers should report the conduct of subgroup analyses and provide sufficient evidence when claiming a subgroup effect or suggesting a possible effect.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,743
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,950
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7430,950
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,019
Bibliométrie0,0250,020
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0130,017
Science ouverte0,0090,010
Intégrité de la recherche0,0140,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,803
Tête enseignante GPT0,602
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations384
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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