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Enregistrement W2165352868 · doi:10.3171/2014.12.jns142465

Randomized controlled trials and neurosurgery: the ideal fit or should alternative methodologies be considered?

2015· review· en· W2165352868 sur OpenAlexaff
Alireza Mansouri, Benjamin T. Cooper, S. Shin, Douglas Kondziolka

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2015
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialJadad scaleInterquartile rangeNeurosurgeryMEDLINEBlindingConsolidated Standards of Reporting TrialsEvidence-based medicinePhysical therapySurgeryAlternative medicineCochrane LibraryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Randomized-controlled trials (RCTs) are advocated to provide high-level medical evidence. However, in neurosurgery, there are barriers to conducting RCTs. The authors of this study sought to analyze the quality of neurosurgical RCTs since 2000 to determine the adequacy of their design and reporting. METHODS: A search of the MEDLINE and EMBASE databases (2000-2014) was conducted. The medical subject heading (MeSH) terms used in the search included: "neurosurgery" OR "neurosurgical procedure," "brain neoplasms," "infarction" and "decompression," "carotid stenosis," "cerebral hemorrhage," and "spinal fusion." These studies were limited to RCTs, in humans, and in the English language. The Consolidated Standards for Reporting of Trials (CONSORT) and Jadad scales were used to assess the quality of RCT design and reporting. The standardized median times cited (median citations divided by years since publication) were used to assess impact. A pragmatic-explanatory continuum indicator summary-based scale was used to assess the design of the studies as primarily pragmatic or explanatory. RESULTS: Sixty-one articles were identified, and the following subspecialties were the most common: vascular (23, 37%), followed by functional neurosurgery and neurooncology (both 13, 21%). The following nations were the primary leaders in RCTs: US (25 studies, 41%), Germany (8 studies, 13%), and the United Kingdom (7 studies, 11%). Median sample size was 100 (interquartile range [IQR] 41.5-279). The majority of the studies (40, 66%) had pragmatic objectives. The median number of times cited overall was 69 (IQR 20.5-193). The combined median CONSORT score was 36 (IQR 27.5-39). Blinding was most deficiently reported. Other areas with a relatively low quality of reporting were sample size calculation (34.2% of surgical, 38.5% of drug, and 20% of device studies), allocation concealment (28.9% of surgical, 23.1% of drug, and 50% of device studies), and protocol implementation (18.4% of surgical, 23% of drug, and 20% of device studies). The quality of reporting did not correlate with the study impact. All studies had a median Jadad score ≤ 3. Thirty-three pragmatic studies (83%) and 5 explanatory studies (25%) met the design objectives. All pragmatic studies based on drug and device trials met their objectives, while 74% of pragmatic surgical trials met their objectives. CONCLUSIONS: The prevalence of neurosurgical RCTs is low. The quality of RCT design and reporting in neurosurgery is also low. Many study designs are not compatible with stated objectives. Pragmatic studies were more likely to meet design objectives. Given the role of RCTs as one of the highest levels of evidence, it is critical to improve on their methodology and reporting.

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)0,580
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,817
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5800,817
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,008
Bibliométrie0,0140,020
Études des sciences et des technologies0,0030,022
Communication savante0,0280,037
Science ouverte0,0100,006
Intégrité de la recherche0,0220,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,960
Tête enseignante GPT0,645
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeSans objet
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

Citations86
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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