Reporting of cross-over clinical trials of analgesic treatments for chronic pain: Analgesic, Anesthetic, and Addiction Clinical Trial Translations, Innovations, Opportunities, and Networks systematic review and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Cross-over trials are typically more efficient than parallel group trials in that the sample size required to yield a desired power is substantially smaller. It is important, however, to consider some issues specific to cross-over trials when designing and reporting them, and when evaluating the published results of such trials. This systematic review evaluated the quality of reporting and its evolution over time in articles of cross-over clinical trials of pharmacologic treatments for chronic pain published between 1993 and 2013. Seventy-six (61%) articles reported a within-subject primary analysis, or if no primary analysis was identified, reported at least 1 within-subject analysis, which is required to achieve the gain in power associated with the cross-over design. For 39 (31%) articles, it was unclear whether analyses conducted were within-subject or between-group. Only 36 (29%) articles reported a method to accommodate missing data (eg, last observation carried forward, n = 29), and of those, just 14 included subjects in the analysis who provided data from only 1 period. Of the articles that identified a within-subject primary analysis, 21 (51%) provided sufficient information for the results to be included in a meta-analysis (ie, estimates of the within-subject treatment effect and variability). These results and others presented in this article demonstrate deficiencies in reporting of cross-over trials for analgesic treatments. Clearer reporting in future trials could improve readers' ability to critically evaluate the results, use these data in meta-analyses, and plan future trials. Recommendations for proper reporting of cross-over trials that apply to any condition are provided.
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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 | 0,604 | 0,865 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,016 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».