The Hawthorne Effect, Sponsored Trials, and the Overestimation of Treatment Effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if the results of rheumatoid arthritis (RA) clinical trials are upwardly biased by the Hawthorne effect. METHODS: We studied 264 patients with RA who completed a commercially sponsored 3-month, open-label, phase 4 trial of a US Food and Drug Administration approved RA treatment. We evaluated changes in the Health Assessment Questionnaire disability index (HAQ) and visual analog scales for pain, patient global, and fatigue during 3 periods: pretreatment in the trial, on treatment at the close of the trial, and by a trial-unrelated survey 8 months after the close of the trial, but while the patients were receiving the same treatment. RESULTS: The HAQ score (0-3) improved by 41.3% during the trial, but only by 16.5% when the endpoint was the post-trial result. Similar results for the other variables were patient global (0-10) 51.9% and 34.6%, pain (0-10) 51.7% and 39.7%, fatigue (0-10) 45.6% and 24.6%. Worsening between the trial end and the first survey assessment was HAQ 0.29 units, pain 0.8 units, patient global 0.8 units, and fatigue 1.1 units. CONCLUSION: Almost half the improvement noted in the clinical trial HAQ score disappeared on entry to a non-sponsored followup study, and from 23% to 44% of improvements in pain, patient global, and fatigue also disappeared. These changes can be attributed to the Hawthorne effect. Based on these data, we hypothesize that the absolute values of RA outcome variables in clinical trials are upwardly biased, and that the treatment effect is less than observed.
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 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 | 0,533 | 0,701 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».