Are outcomes reported in surgical randomized trials patient-important? A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> The dangers of using surrogate outcomes are well documented. They may have little or no association with their patient-important correlates, leading to the approval and use of interventions that lack efficacy. We sought to assess whether primary outcomes in surgical randomized controlled trials (RCTs) are more likely to be patient-important outcomes than surrogate or laboratory-based outcomes. <h3>Methods:</h3> We reviewed RCTs assessing an operative intervention published in 2008 and 2009 and indexed in MEDLINE, EMBASE or the Cochrane Central Register of Controlled Trials. After a pilot of the selection criteria, 1 reviewer selected trials and another reviewer checked the selection. We extracted information on outcome characteristics (patient-important, surrogate, or laboratory-based outcome) and whether they were primary or secondary outcomes. We calculated odds ratios (OR) and pooled in random-effects meta-analysis to obtain an overall estimate of the association between patient importance and primary outcome specification. <h3>Results:</h3> In 350 included RCTs, a total of 8258 outcomes were reported (median 18 per trial. The mean proportion (per trial) of patient-important outcomes was 60%, and 66% of trials specified a patient-important primary outcome. The most commonly reported patient-important primary outcomes were morbid events (41%), intervention outcomes (11%), function (11%) and pain (9%). Surrogate and laboratory-based primary outcomes were reported in 33% and 8% of trials, respectively. Patient-important outcomes were not associated with primary outcome status (OR 0.82, 95% confidence interval 0.63–1.1, <i>I</i><sub>2</sub> = 21%). <h3>Conclusion:</h3> A substantial proportion of surgical RCTs specify primary outcomes that are not patient-important. Authors, journals and trial funders should insist that patient-important outcomes are the focus of study.
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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 | 0,661 | 0,730 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,277 | 0,120 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».