Evidence first, practice second in arthroscopic surgery: use of placebo surgery in randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
The application of evidence-based medicine helps clinicians avoid unnecessary procedures and decreases unnecessary harm for future patients while sparing economic burdens. Randomised controlled trials (RCTs) most accurately produce best research evidence. In arthroscopic surgery, however, many procedures have been extensively used without supportive evidence verified with RCTs. In this paper, we introduce two procedures (arthroscopic partial menisectomy for degenerative knees and arthroscopic subacromial decompression for subacromial pain syndrome), where over 30 years of procedure usage has continued prior to garnering evidence for the inefficacy of the procedures. The situations are attributed to the fact that clinical trials in arthroscopic surgeries are challenging given the use of placebo controls. A placebo-control RCT can accurately answer research questions about efficacy and safety of surgical procedures; however, the majority of arthroscopic surgeries in practice have not been rigorously tested against placebo surgeries. This is because preparing surgical placebo controls, known as sham surgeries, are ethically controversial. Also considering that high-quality study results often do not change clinical practice due to insufficient knowledge translation, the benefits of such trials may be uncertain to society at large. Additionally, there are a lack of clear guidelines for conducting arthroscopic placebo surgeries in RCTs. We hope that this article helps drive discussion about appropriate use of placebo surgeries in RCTs to produce the best quality evidence in arthroscopic surgery.
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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 | 0,425 | 0,724 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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; 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 ».