The Fragility of Statistically Significant Randomized Controlled Trials in Plastic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The fragility index has been proposed as a metric to evaluate the robustness of statistically significant findings in randomized controlled trials. It measures the number of events that a trial result relies on to maintain statistical significance. This study examines the robustness of statistically significant results from randomized controlled trials in the plastic surgery literature. METHODS: A systematic literature search of the 15 highest impact plastic surgery journals was conducted to identify randomized controlled trials published between 2000 and 2017 that reported a statistically significant dichotomous outcome (p < 0.05). The fragility index of each study was calculated using Fisher's exact test. Multiple linear regression was used to determine trial characteristics associated with the fragility index. RESULTS: The 90 eligible randomized controlled trials had a median sample size of 73.5 patients (25th to 75th percentile, 50 to 115) and a median of 20 events (25th to 75th percentile, 11 to 33.5) for the chosen outcome. The median fragility index was 1 (25th to 75th percentile, 0 to 4), indicating that statistical significance would be lost in half of the randomized controlled trials if a single patient had a change in event status. The fragility index was 0 in 24 of 90 (27 percent) randomized controlled trials, meaning the outcome immediately lost statistical significance on recalculation of the p value using Fisher's exact test. CONCLUSIONS: The results of randomized controlled trials in plastic surgery demonstrate substantial fragility, as statistically significant results were found to hinge on a small number of events. The fragility index offers an intuitive and simple metric to complement the p value and determine the confidence in the results of randomized controlled trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,688 | 0,971 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,167 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».