Influence of blinding on treatment effect size estimate in randomized controlled trials of oral health interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent methodologic evidence suggests that lack of blinding in randomized trials can result in under- or overestimation of the treatment effect size. The objective of this study is to quantify the extent of bias associated with blinding in randomized controlled trials of oral health interventions. METHODS: We selected all oral health meta-analyses that included a minimum of five randomized controlled trials. We extracted data, in duplicate, related to nine blinding-related criteria, namely: patient blinding, assessor blinding, care-provider blinding, investigator blinding, statistician blinding, blinding of both patients and assessors, study described as "double blind", blinding of patients, assessors, and care providers concurrently, and the appropriateness of blinding. We quantified the impact of bias associated with blinding on the magnitude of effect size using a two-level meta-meta-analytic approach with a random effects model to allow for intra- and inter-meta-analysis heterogeneity. RESULTS: We identified 540 randomized controlled trials, included in 64 meta-analyses, analyzing data from 137,957 patients. We identified significantly larger treatment effect size estimates in trials that had inadequate patient blinding (difference in treatment effect size = 0.12; 95% CI: 0.00 to 0.23), lack of blinding of both patients and assessors (difference = 0.19; 95% CI: 0.06 to 0.32), and lack of blinding of patients, assessors, and care-providers concurrently (difference = 0.14; 95% CI: 0.03 to 0.25). In contrast, assessor blinding (difference = 0.06; 95% CI: -0.06 to 0.18), caregiver blinding (difference = 0.02; 95% CI: -0.04 to 0.09), principal-investigator blinding (difference = - 0.02; 95% CI: -0.10 to 0.06), describing a trial as "double-blind" (difference = 0.09; 95% CI: -0.05 to 0.22), and lack of an appropriate method of blinding (difference = 0.06; 95% CI: -0.06 to 0.18) were not associated with over- or underestimated treatment effect size. CONCLUSIONS: We found significant differences in treatment effect size estimates between oral health trials based on lack of patient and assessor blinding. Treatment effect size estimates were 0.19 and 0.14 larger in trials with lack of blinding of both patients and assessors and blinding of patients, assessors, and care-providers concurrently. No significant differences were identified in other blinding criteria. Investigators of oral health systematic reviews should perform sensitivity analyses based on the adequacy of blinding in included trials.
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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 | 0,761 | 0,899 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».