Stopping randomized trials early for benefit: a protocol of the Study Of Trial Policy Of Interim Truncation-2 (STOPIT-2)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Randomized clinical trials (RCTs) stopped early for benefit often receive great attention and affect clinical practice, but pose interpretational challenges for clinicians, researchers, and policy makers. Because the decision to stop the trial may arise from catching the treatment effect at a random high, truncated RCTs (tRCTs) may overestimate the true treatment effect. The Study Of Trial Policy Of Interim Truncation (STOPIT-1), which systematically reviewed the epidemiology and reporting quality of tRCTs, found that such trials are becoming more common, but that reporting of stopping rules and decisions were often deficient. Most importantly, treatment effects were often implausibly large and inversely related to the number of the events accrued. The aim of STOPIT-2 is to determine the magnitude and determinants of possible bias introduced by stopping RCTs early for benefit. METHODS/DESIGN: We will use sensitive strategies to search for systematic reviews addressing the same clinical question as each of the tRCTs identified in STOPIT-1 and in a subsequent literature search. We will check all RCTs included in each systematic review to determine their similarity to the index tRCT in terms of participants, interventions, and outcome definition, and conduct new meta-analyses addressing the outcome that led to early termination of the tRCT. For each pair of tRCT and systematic review of corresponding non-tRCTs we will estimate the ratio of relative risks, and hence estimate the degree of bias. We will use hierarchical multivariable regression to determine the factors associated with the magnitude of this ratio. Factors explored will include the presence and quality of a stopping rule, the methodological quality of the trials, and the number of total events that had occurred at the time of truncation.Finally, we will evaluate whether Bayesian methods using conservative informative priors to "regress to the mean" overoptimistic tRCTs can correct observed biases. DISCUSSION: A better understanding of the extent to which tRCTs exaggerate treatment effects and of the factors associated with the magnitude of this bias can optimize trial design and data monitoring charters, and may aid in the interpretation of the results from trials stopped early for benefit.
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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 | 0,495 | 0,599 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,028 | 0,031 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,017 |
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 ».