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Enregistrement W2163724055 · doi:10.1001/jama.2010.310

Stopping Randomized Trials Early for Benefit and Estimation of Treatment Effects<subtitle>Systematic Review and Meta-regression Analysis</subtitle>

2010· review· en· W2163724055 sur OpenAlexaff
Dirk Bassler

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2010
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialMeta-analysisConfidence intervalMEDLINEBlindingSystematic reviewRelative riskPublication biasSubgroup analysisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Theory and simulation suggest that randomized controlled trials (RCTs) stopped early for benefit (truncated RCTs) systematically overestimate treatment effects for the outcome that precipitated early stopping. OBJECTIVE: To compare the treatment effect from truncated RCTs with that from meta-analyses of RCTs addressing the same question but not stopped early (nontruncated RCTs) and to explore factors associated with overestimates of effect. DATA SOURCES: Search of MEDLINE, EMBASE, Current Contents, and full-text journal content databases to identify truncated RCTs up to January 2007; search of MEDLINE, Cochrane Database of Systematic Reviews, and Database of Abstracts of Reviews of Effects to identify systematic reviews from which individual RCTs were extracted up to January 2008. STUDY SELECTION: Selected studies were RCTs reported as having stopped early for benefit and matching nontruncated RCTs from systematic reviews. Independent reviewers with medical content expertise, working blinded to trial results, judged the eligibility of the nontruncated RCTs based on their similarity to the truncated RCTs. DATA EXTRACTION: Reviewers with methodological expertise conducted data extraction independently. RESULTS: The analysis included 91 truncated RCTs asking 63 different questions and 424 matching nontruncated RCTs. The pooled ratio of relative risks in truncated RCTs vs matching nontruncated RCTs was 0.71 (95% confidence interval, 0.65-0.77). This difference was independent of the presence of a statistical stopping rule and the methodological quality of the studies as assessed by allocation concealment and blinding. Large differences in treatment effect size between truncated and nontruncated RCTs (ratio of relative risks <0.75) occurred with truncated RCTs having fewer than 500 events. In 39 of the 63 questions (62%), the pooled effects of the nontruncated RCTs failed to demonstrate significant benefit. CONCLUSIONS: Truncated RCTs were associated with greater effect sizes than RCTs not stopped early. This difference was independent of the presence of statistical stopping rules and was greatest in smaller studies.

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)0,373
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,776
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,774

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3730,776
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,021
Bibliométrie0,0150,019
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0070,005
Intégrité de la recherche0,0110,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,573
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,044 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations605
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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