Design, analysis and reporting of multi-arm trials and strategies to address multiple testing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is unclear how multiple treatment comparisons are managed in the analysis of multi-arm trials, particularly related to reducing type I (false positive) and type II errors (false negative). METHODS: We conducted a cohort study of clinical-trial protocols that were approved by research ethics committees in the UK, Switzerland, Germany and Canada in 2012. We examined the use of multiple-testing procedures to control the overall type I error rate. We created a decision tool to determine the need for multiple-testing procedures. We compared the result of the decision tool to the analysis plan in the protocol. We also compared the pre-specified analysis plans in trial protocols to their publications. RESULTS: Sixty-four protocols for multi-arm trials were identified, of which 50 involved multiple testing. Nine of 50 trials (18%) used a single-step multiple-testing procedures such as a Bonferroni correction and 17 (38%) used an ordered sequence of primary comparisons to control the overall type I error. Based on our decision tool, 45 of 50 protocols (90%) required use of a multiple-testing procedure but only 28 of the 45 (62%) accounted for multiplicity in their analysis or provided a rationale if no multiple-testing procedure was used. We identified 32 protocol-publication pairs, of which 8 planned a global-comparison test and 20 planned a multiple-testing procedure in their trial protocol. However, four of these eight trials (50%) did not use the global-comparison test. Likewise, 3 of the 20 trials (15%) did not perform the multiple-testing procedure in the publication. The sample size of our study was small and we did not have access to statistical-analysis plans for the included trials in our study. CONCLUSIONS: Strategies to reduce type I and type II errors are inconsistently employed in multi-arm trials. Important analytical differences exist between planned analyses in clinical-trial protocols and subsequent publications, which may suggest selective reporting of analyses.
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.
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 | 0,040 | 0,931 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle