Why the p Value Alone Is Not Enough: The Need for Confidence Intervals in Plastic Surgery Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The p value is one of the most used descriptors in statistical analysis; however, when reported in isolation, it does not convey the effect size of a treatment. The reporting of confidence intervals is an essential adjunct to determine the clinical value of treatment, as it permits an assessment of the effect size. The authors assessed the reporting of confidence intervals in clinical trials within the plastic surgery literature. METHODS: The seven highest impact plastic surgery journals were screened using MEDLINE for clinical trials in the years 2006, 2009, 2012, and 2015. Studies were randomized based on a predetermined sample size, and various characteristics (e.g., Jadad quality score, reporting of statistical significance, journal impact factor, and participation of an individual with formal research training) were documented. RESULTS: Two independent reviewers analyzed 135 articles. There was substantial interrater agreement (kappa = 0.78). Although 86.7 percent of studies reported a p value, only 25.2 percent reported confidence intervals. Of all journals assessed, Plastic and Reconstructive Surgery most frequently reported confidence intervals. The quality of the studies had a median Jadad score of 2 of 5. Bivariate analysis revealed that higher Jadad score and involvement of an individual with formal research training were associated with reporting of confidence intervals. Multivariate analysis revealed similar findings, whereas journal impact factor, year of publication, and statistical significance were not correlated with confidence interval reporting. CONCLUSIONS: Confidence intervals are underreported in the plastic surgery literature. To improve reporting quality of clinical trials, results should always include the confidence intervals to avoid misinterpretation of the effect size of a statistically significant result.
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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 | 0,796 | 0,956 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,036 |
| Communication savante | 0,024 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,018 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».