Quality of Randomized Controlled Trials Reporting in the Primary Treatment of Brain Tumors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the reporting quality of randomized controlled trials (RCTs) in the primary treatment of brain tumors and to identify significant predictors of quality. PATIENTS AND METHODS: Two investigators searched MEDLINE, EMBASE, and bibliographies of retrieved articles for RCTs in the primary treatment of brain tumors published between January 1990 and December 2004. We assessed the quality of overall reporting and key methodologic factors reporting (allocation concealment, blinding, and intention to treat [ITT]). Two investigators also rated articles independently using items from the revised Consolidated Standards of Reporting Trials statement. A generalized estimated equation was used to generate regression models that identified significant factors associated with quality of reporting. RESULTS: We retrieved 74 relevant RCTs that randomly assigned 14,498 brain tumor patients. The quality of overall reporting has improved during the last 15 years, but eight of the 15 methodologic items were reported in less than 50% of trials. In the appraisal of the reporting quality of key methodologies, allocation concealment, blinding, and adherence to the ITT principle were reported in less than 30% of articles. Multivariable regression models revealed that an impact factor more than 1.66, publication after 1995, and sample size more than 280 were significant factors associated with better overall reporting, whereas complete industrial funding, impact factors more than 2.64, and positive primary outcomes were predictors of higher ratings of the three most important methodologic qualities. CONCLUSION: Despite improvement in general reporting quality, key methodologies that safeguard against biases may still benefit from better description. Significant factors associated with better reporting may act as surrogates for other characteristics.
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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 | 0,691 | 0,893 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».