Comparison of evidence on harms of medical interventions in randomized and nonrandomized studies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Information on major harms of medical interventions comes primarily from epidemiologic studies performed after licensing and marketing. Comparison with data from large-scale randomized trials is occasionally feasible. We compared evidence from randomized trials with that from epidemiologic studies to determine whether they give different estimates of risk for important harms of medical interventions. METHODS: We targeted well-defined, specific harms of various medical interventions for which data were already available from large-scale randomized trials (> 4000 subjects). Nonrandomized studies involving at least 4000 subjects addressing these same harms were retrieved through a search of MEDLINE. We compared the relative risks and absolute risk differences for specific harms in the randomized and nonrandomized studies. RESULTS: Eligible nonrandomized studies were found for 15 harms for which data were available from randomized trials addressing the same harms. Comparisons of relative risks between the study types were feasible for 13 of the 15 topics, and of absolute risk differences for 8 topics. The estimated increase in relative risk differed more than 2-fold between the randomized and nonrandomized studies for 7 (54%) of the 13 topics; the estimated increase in absolute risk differed more than 2-fold for 5 (62%) of the 8 topics. There was no clear predilection for randomized or nonrandomized studies to estimate greater relative risks, but usually (75% [6/8]) the randomized trials estimated larger absolute excess risks of harm than the nonrandomized studies did. INTERPRETATION: Nonrandomized studies are often conservative in estimating absolute risks of harms. It would be useful to compare and scrutinize the evidence on harms obtained from both randomized and nonrandomized studies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,046 | 0,349 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 découle