Statistical power of negative randomized clinical trials (RCTs) presented at the American Society of Clinical Oncology (ASCO) Annual Meetings
Notice bibliographique
Résumé
6516 Background: Underpowered randomized clinical trials (RCTs) may expose participants to risks and burdens of research without scientific merit. We investigated the prevalence of underpowered RCTs presented at ASCO annual meetings. Methods: We surveyed all two-arm parallel phase III RCTs presented at the ASCO annual meeting from 1995–2003 where differences for the primary endpoint were non-statistically significant. Post hoc calculations were performed using a power of 80% and a=0.05 (two-sided) to determine the sample size required to detect a small, medium, and large effect size between the two groups. For studies reporting a proportion or time to event as a primary endpoint, effect size was expressed as an odds ratio (OR) or hazard ratio (HR) respectively, with a small effect size defined as OR/HR=1.3, medium effect size OR/HR=1.5, and large effect OR/HR=2.0. Logistic regression was used to identify factors associated with lack of statistical power. Results: Of 423 negative RCTs for which post hoc sample size calculations could be performed, 45 (10.6%), 138 (32.6%), and 333 (78.7%) had adequate sample size to detect small, medium, and large effect sizes respectively. Only 35 negative RCTs (7.1%) reported a reason for inadequate sample size. In a multivariable model, studies presented at plenary or oral sessions (p<0.0001) and multicenter studies supported by a co-operative group were more likely to have adequate sample size (p<0.0001). Conclusion: Two-thirds of negative RCTs presented at the ASCO annual meeting do not have an adequate sample to detect a medium-sized treatment effect. Most underpowered negative RCTs do not report a sample size calculation or reasons for inadequate patient accrual. No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,687 | 0,875 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».