Low Reporting of Cointerventions in Recent Cardiovascular Clinical Trials: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background A cointervention in a randomized clinical trial (RCT) is medical care given in addition to the tested intervention. If cointerventions are unbalanced between trial arms, the results may be biased. We hypothesized that cointerventions would be more adequately reported in RCTs without full blinding or at risk of bias. Methods and Results To describe the reporting of cointerventions and to evaluate the factors associated with their reporting, we did a systematic search of all RCTs evaluating pharmacological interventions on cardiovascular outcomes published in 5 high-impact journals. The reporting of cointerventions, blinding, and risk of bias were extracted and evaluated independently by 2 reviewers (E.M., L.A.). Cointerventions were inadequately reported in 87 of 123 RCTs (70.7%), with 56 (45.5%) providing no information on cointerventions and 31 (25.2%) providing only partial information. Of the RCTs, 52 (42.3%) had inadequate blinding of participants and/or personnel and 63 (51.2%) of the RCTs were judged at risk of bias. In univariable analysis, the reporting of cointerventions was not associated with blinding of participants and/or personnel (odds ratio [OR], 1.04; 95% CI, 0.47-2.27 for adequately versus inadequately blinded trials) or with risk of bias (OR, 1.47; 95% CI, 0.67-3.21 for at low risk of bias versus trials at risk of bias). In multivariable analysis, only a follow-up of <1 month was associated with the adequate reporting of cointerventions (OR, 3.63; 95% CI, 1.21-10.91). Conclusions More than two-thirds of recent major cardiovascular trials did not adequately report cointerventions. The quality of reporting was not better among trials that were not fully blinded or at risk for bias. Registration URL: https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/. Unique identifier: CRD42018106771.
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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 | 0,313 | 0,716 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| 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 ».