Interpreting trial results following use of different intention-to-treat approaches for preventing attrition bias: a meta-epidemiological study protocol
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
INTRODUCTION: When participants drop out of randomised clinical trials, as frequently happens, the intention-to-treat (ITT) principle does not apply, potentially leading to attrition bias. Data lost from patient dropout/lack of follow-up are statistically addressed by imputing, a procedure prone to bias. Deviations from the original definition of ITT are referred to as modified intention-to-treat (mITT). As yet, the impact of the potential bias associated with mITT has not been assessed. Our objective is to investigate potential bias and disadvantages of performing mITT and evaluate possible concerns when executing different mITT approaches in meta-analyses. METHODS AND ANALYSIS: Using meta-epidemiology on randomised trials considered less prone to bias (ie, good internal validity) and assessing biological or targeted agents in patients with rheumatoid arthritis, we will meta-analyse data from 10 biological and targeted drugs based on collections of trials that would correspond to 10 individual meta-analyses. ETHICS AND DISSEMINATION: This study will enhance transparency for evaluating mITT treatment effects described in meta-analyses. The intended audience will include healthcare researchers, policymakers and clinicians. Results of the study will be disseminated by peer-review publication. PROTOCOL REGISTRATION: In PROSPERO CRD42013006702, 11. December 2013.
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Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | MétarechercheMéta-épidémiologie (sens large) Domaine: Méthodes · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Méta-analyse | low |
| gpt | MétarechercheMéta-épidémiologie (sens strict)Méta-épidémiologie (sens large) Domaine: Méthodes · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Méta-analyse | high |
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 | 0,009 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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