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Enregistrement W2161095279 · doi:10.1001/jama.294.17.2203

Randomized trials stopped early for benefit: a systematic review.

2005· review· en· W2161095279 sur OpenAlexaff
Víctor M. Montori, P.J. Devereaux, Neill K. J. Adhikari, Karen E. A. Burns, C. Eggert, Matthias Briel, Christina Lacchetti, Teresa W. Leung, Elizabeth Darling, Dianne Bryant, Heiner C. Bucher, Holger J. Schünemann, Maureen O. Meade, Patricia J. Erwin, Amit Sood, Richa Sood, Benjamin Lo, Carly A. Thompson, Qi Zhou, Edward J. Mills, Gordon Guyatt

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2005
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialInterimInterim analysisSample size determinationPsychological interventionClinical trialMEDLINEIntervention (counseling)Family medicineInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Randomized clinical trials (RCTs) that stop earlier than planned because of apparent benefit often receive great attention and affect clinical practice. Their prevalence, the magnitude and plausibility of their treatment effects, and the extent to which they report information about how investigators decided to stop early are, however, unknown. OBJECTIVE: To evaluate the epidemiology and reporting quality of RCTs involving interventions stopped early for benefit. DATA SOURCES: Systematic review up to November 2004 of MEDLINE, EMBASE, Current Contents, and full-text journal content databases to identify RCTs stopped early for benefit. STUDY SELECTION: Randomized clinical trials of any intervention reported as having stopped early because of results favoring the intervention. There were no exclusion criteria. DATA EXTRACTION: Twelve reviewers working independently and in duplicate abstracted data on content area and type of intervention tested, reporting of funding, type of end point driving study termination, treatment effect, length of follow-up, estimated sample size and total sample studied, role of a data and safety monitoring board in stopping the study, number of interim analyses planned and conducted, and existence and type of monitoring methods, statistical boundaries, and adjustment procedures for interim analyses and early stopping. DATA SYNTHESIS: Of 143 RCTs stopped early for benefit, the majority (92) were published in 5 high-impact medical journals. Typically, these were industry-funded drug trials in cardiology, cancer, and human immunodeficiency virus/AIDS. The proportion of all RCTs published in high-impact journals that were stopped early for benefit increased from 0.5% in 1990-1994 to 1.2% in 2000-2004 (P<.001 for trend). On average, RCTs recruited 63% (SD, 25%) of the planned sample and stopped after a median of 13 (interquartile range [IQR], 3-25) months of follow-up, 1 interim analysis, and when a median of 66 (IQR, 23-195) patients had experienced the end point driving study termination (event). The median risk ratio among truncated RCTs was 0.53 (IQR, 0.28-0.66). One hundred thirty-five (94%) of the 143 RCTs did not report at least 1 of the following: the planned sample size (n = 28), the interim analysis after which the trial was stopped (n = 45), whether a stopping rule informed the decision (n = 48), or an adjusted analysis accounting for interim monitoring and truncation (n = 129). Trials with fewer events yielded greater treatment effects (odds ratio, 28; 95% confidence interval, 11-73). CONCLUSIONS: RCTs stopped early for benefit are becoming more common, often fail to adequately report relevant information about the decision to stop early, and show implausibly large treatment effects, particularly when the number of events is small. These findings suggest clinicians should view the results of such trials with skepticism.

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)0,095
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,358
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0950,358
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,009
Bibliométrie0,0200,020
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,004
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 Opus0,887
Tête enseignante GPT0,583
Écart entre enseignants0,303 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations696
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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