Reporting missing participant data in randomised trials: systematic survey of the methodological literature and a proposed guide
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We conducted a systematic survey of the methodological literature to identify recommended approaches for how and what randomised clinical trial (RCT) authors should report on missing participant data and, on the basis of these approaches, to propose guidance for RCT authors. METHODS: We defined missing participant data (MPD) as missing outcome data for trial participants. We considered both categorical and continuous outcome data. We searched MEDLINE and the Cochrane Methodology Register for articles in which authors proposed approaches to reporting MPD from RCTs. We selected eligible articles independently and in duplicate and extracted data in duplicate. Using an iterative process of discussion and revisions, we used the findings to develop guidance. RESULTS: Of 10,501 unique citations identified, 13 articles reporting on 10 approaches proved eligible. The identified approaches recommend reporting the following aspects (from most to least frequently recommended): number of participants with MPD (n=10), reasons for MPD (n=7), methods used to handle MPD in the analysis (n=4), flow of participants (n=3), pattern of missingness (eg, whether at random) (n=3), differences in rates of MPD between trial arms (n=2), differences between participants with and without MPD (n=2), results of any sensitivity analyses (n=2), implication of MPD on interpreting the results (n=2) and methods used to prevent missing data (n=1). We propose a guide with nine items related to reporting the number, reasons, patterns, analytical methods and interpretation of MPD. CONCLUSIONS: Most identified approaches invite trial authors to report the extent of MPD and the underlying reasons. Fewer approaches focus on reporting missingness patterns, methods for handling MPD and implications of MPD on results. Our proposed guidance could help RCT authors to better report, and readers to better identify participants with missing data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,956 | 0,963 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,057 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,004 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes 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 ».