MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2782296496 · doi:10.1016/j.jclinepi.2017.12.027

Many randomized clinical trials may not be justified: a cross-sectional analysis of the ethics and science of randomized clinical trials

2018· article· en· W2782296496 sur OpenAlexaff
Julie De Meulemeester, Mark Fedyk, Lucas Jurkovic, Michael Reaume, Dar Dowlatshahi, Grant Stotts, Michel Shamy

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Epidemiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEthics in Clinical Research
Établissements canadiensUniversity of OttawaMount Allison UniversityOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialClinical equipoiseProtocol (science)MEDLINEMedicineMeta-analysisPublication biasScientific evidenceEvidence-based medicineAlternative medicineClinical trialPsychologyEpistemologySurgeryPathologyLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We have proposed that three scientific criteria are important for the ethical justification of randomized clinical trials (RCTs): (1) they should be designed around a clear hypothesis; (2) uncertainty should exist around that hypothesis; (3) that uncertainty should be as established through a systematic review. We hypothesized that the majority of a sample of recently published RCTs would not explicitly incorporate these criteria, therefore rendering them potentially unjustified on scientific grounds. STUDY DESIGN AND SETTING: Cross-sectional analysis of all RCTs published in the New England Journal of Medicine and the Journal of the American Medical Association in 2015. Each article and protocol was reviewed for: (1) a clearly stated central hypothesis; (2) references to "equipoise," or "consensus;" (3) some indication of evidentiary uncertainty; (4) a meta-analysis or systematic review surrounding the hypothesis or study question. RESULTS: We included 208 RCT articles and 199 protocols. Among combined articles and protocols, 76% had a clearly stated hypothesis, 99% referenced some form of uncertainty, and 54% cited a relevant systematic review or meta-analysis. Only 44% of combined texts contained all three scientific criteria. There were few references to "equipoise" (10%) or "consensus" (11%), and those references to equipoise were most often inconsistent with accepted definitions. CONCLUSION: The majority of RCTs (56%) did not meet the three scientific criteria described previously and therefore may be scientifically and therefore ethically unjustified. We recommend that "equipoise," "clinical equipoise," and "lack of consensus" be abandoned as scientific criteria for RCTs and be replaced by an expectation that RCTs have a clearly stated, meaningful hypothesis around which uncertainty has been established through a systematic review of the literature.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,776
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,901
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7760,901
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0030,012
Communication savante0,0090,014
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,913
Tête enseignante GPT0,772
Écart entre enseignants0,141 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations45
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical EpidemiologyMême sujetEthics in Clinical ResearchTravaux en français237 207