Are large clinical trials in orthopaedic trauma justified?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this analysis is to evaluate the necessity of large clinical trials using FLOW trial data. METHODS: The FLOW pilot study and definitive trial were factorial trials evaluating the effect of different irrigation solutions and pressures on re-operation. To explore treatment effects over time, we analyzed data from the pilot and definitive trial in increments of 250 patients until the final sample size of 2447 patients was reached. At each increment we calculated the relative risk (RR) and associated 95% confidence interval (CI) for the treatment effect, and compared the results that would have been reported at the smaller enrolments with those seen in the final, adequately powered study. RESULTS: The pilot study analysis of 89 patients and initial incremental enrolments in the FLOW definitive trial favored low pressure compared to high pressure (RR: 1.50, 95% CI: 0.75-3.04; RR: 1.39, 95% CI: 0.60-3.23, respectively), which is in contradiction to the final enrolment, which found no difference between high and low pressure (RR: 1.04, 95% CI: 0.81-1.33). In the soap versus saline comparison, the FLOW pilot study suggested that re-operation rate was similar in both the soap and saline groups (RR: 0.98, 95% CI: 0.50-1.92), whereas the FLOW definitive trial found that the re-operation rate was higher in the soap treatment arm (RR: 1.28, 95% CI: 1.04-1.57). CONCLUSIONS: Our findings suggest that studies with smaller sample sizes would have led to erroneous conclusions in the management of open fracture wounds. TRIAL REGISTRATION: NCT01069315 (FLOW Pilot Study) Date of Registration: February 17, 2010, NCT00788398 (FLOW Definitive Trial) Date of Registration: November 10, 2008.
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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 | 0,629 | 0,797 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».