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Enregistrement W2769587678 · doi:10.1503/cjs.000317

Users’ guide to the surgical literature: how to assess a noninferiority trial

2017· article· en· W2769587678 sur OpenAlexaffvenue
Achilleas Thoma, Forough Farrokhyar, Daniel Waltho, Luis H. Braga, Sheila Sprague, Charlie H. Goldsmith

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical CentreSimon Fraser UniversityHamilton Health SciencesUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialMargin (machine learning)Intervention (counseling)Psychological interventionResearch designNull hypothesisMedical physicsPhysical therapySurgeryStatisticsNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY: A well-planned randomized controlled trial (RCT) is the most optimal study design to determine if a novel surgical intervention is any different than a prevailing one. Traditionally, when we want to show that a new surgical intervention is superior to a standard one, we analyze data from an RCT to see if the null hypothesis of "no difference" can be rejected (i.e., the 2 surgical interventions have the same effect). A noninferiority RCT design seeks to determine whether a new intervention is not worse than a prevailing (standard) one within an acceptable margin of risk or benefit, referred to as the "noninferiority margin." In the last decade, we have observed an increase in the publication of noninferiority RCTs. This article explores this type of study design and discusses the tools that can be used to appraise such a study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,142
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,147
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1420,147
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0100,001
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,784
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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