Clinical trials: what are we afraid of, what should we do?
Notice bibliographique
Résumé
We would like to respond to an editorial in the September issue of the journal because it rehearses much confusion and many misconceptions about clinical trials.1 More importantly, the authors’ recommendations are wrong-headed and can only harm our patients and, secondarily, our specialty. The authors discuss some of the difficulties with recent randomized controlled trials (RCTs) that have not demonstrated the good outcomes our interventions were purported to deliver. The title of the editorial, that RCTs can be a ‘double-edged sword’, seems to warn the reader against something, but against what exactly? 1. Could it be that we are designing and participating in too many trials? In fact, we are collectively responsible for our field delivering poor (if any) evidence regarding the merits of our daily interventions. We need more trials, preferably trials designed and conducted by neurointerventionists. We must regain control of how to evaluate the merits of our own practice. Most importantly, if we are to offer patients care that they can trust, we must be constantly working to validate our still unvalidated interventions. What is the best way for us to do this? A trial, of course, but not just any type of trial. We will get back to this point. 2. Should we distrust the disappointing results of recent RCTs because they have ‘limitations’, as the citation from Concato1 suggests? What are we to do about trials that have design shortcomings? Should we stubbornly practice interventions that have now been shown to be harmful, albeit in trials ‘with limitations’, claiming them to be standard of care, just like an intervention that has been proven beneficial? Of course not; disappointing trial results simply mean that such interventions should only be offered within the context of better designed trials. 3. Should the readers of the editorial be warned against …
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».