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Enregistrement W2982498105 · doi:10.1161/jaha.119.013711

Prevalence and Impact of Treatment Crossover in Cardiac Surgery Randomized Trials: A Meta‐Epidemiologic Study

2019· review· en· W2982498105 sur OpenAlexaff
Mario Gaudino, Stephen E. Fremes, Marc Ruel, Antonino Di Franco, Michele Di Mauro, Joanna Chikwe, Giacomo Frati, Leonard N. Girardi, David P. Taggart, Giuseppe Biondi‐Zoccai

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensUniversity of OttawaHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRandomized controlled trialRelative riskMedicineCrossover studyQuartileClinical endpointMeta-analysisInternal medicineCochrane LibraryPsychological interventionConfidence intervalPlacebo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Crossover dilutes treatment effect and reduces statistical power of intention-to-treat analysis. We examined incidence and impact on cardiac surgery randomized controlled trial (RCT) outcomes of crossover from experimental to control interventions, or vice versa. Methods and Results MEDLINE, EMBASE, and Cochrane Library were searched, and RCTs (≥100 patients) comparing ≥2 adult cardiac surgical interventions were included. Crossover from the initial treatment assignment and relative risks (RRs) for each trial's primary end point and mortality at longest available follow-up were extracted. All RRs were calculated as >1 favored control group and <1 favored experimental arm. Primary outcome was the effect estimate for primary end point of each RCT, and secondary outcome was all-cause mortality; both were appraised as RR at the longest follow-up available. Sixty articles reporting on 47 RCTs (25 440 patients) were identified. Median crossover rate from experimental to control group was 7.0% (first quartile, 2.0%; third quartile, 9.7%), whereas from control to experimental group, the rate was 1.3% (first quartile, 0%; third quartile, 3.6%). RRs for primary end point and mortality were higher in RCTs with higher crossover rate from experimental to control group (RR, 1.01 [95% CI, 0.94-1.07] versus RR, 0.80 [95% CI, 0.66-0.97] and RR, 1.02 [95% CI, 0.95-1.11] versus RR, 0.94 [95% CI, 0.82-1.07], respectively). Crossover from control to experimental group did not alter effect estimates for primary end point or mortality (RR, 0.82 [95% CI, 0.63-1.05] versus RR, 0.95 [95% CI, 0.86-1.04] and RR, 0.88 [95% CI, 0.73-1.07] versus RR, 1.02 [95% CI, 0.95-1.09], respectively). Conclusions Crossover from experimental to control group is associated with outcomes of cardiac surgery RCTs. Crossover should be minimized at designing stage and carefully appraised after study completion.

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)0,208
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,366
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2080,366
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,041
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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