The Conduct and Reporting of Child Health Research: An Analysis of Randomized Controlled Trials Published in 2012 and Evaluation of Change over 5 Years
Notice bibliographique
Résumé
Objectives For child health randomized controlled trials (RCTs) published in 2012, we aimed to describe design and reporting characteristics and evaluate changes since 2007; assess the association between trial design and registration and risk of bias (RoB); and assess the association between RoB and effect size. Study design For 300 RCTs, we extracted design and reporting characteristics and assessed RoB. We assessed 5-year changes in design and reporting (based on 300 RCTs we had previously analyzed) using the Fisher exact test. We tested for associations between design and reporting characteristics and overall RoB and registration using the Fisher exact, Cochran-Armitage, Kruskal-Wallis, and Jonckheere-Terpstra tests. We pooled effect sizes and tested for differences by RoB using the χ 2 test for subgroups in meta-analysis. Results The 2012 and 2007 RCTs differed with respect to many design and reporting characteristics. From 2007 to 2012, RoB did not change for random sequence generation and improved for allocation concealment ( P < .001). Fewer 2012 RCTs were rated high overall RoB and more were rated unclear ( P = .03). Only 7.3% of 2012 RCTs were rated low overall RoB. Trial registration doubled from 2007 to 2012 (23% to 46%) ( P < .001) and was associated with lower RoB ( P = .009). Effect size did not differ by RoB ( P = .43) Conclusions Random sequence generation and allocation concealment were not often reported, and selective reporting was prevalent. Measures to increase trialists' awareness and application of existing reporting guidance, and the prospective registration of RCTs is needed to improve the trustworthiness of findings from this field.
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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 | 0,270 | 0,576 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».