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Enregistrement W3030995756 · doi:10.1001/jamainternmed.2020.1670

Characteristics of Contemporary Randomized Clinical Trials and Their Association With the Trial Funding Source in Invasive Cardiovascular Interventions

2020· review· en· W3030995756 sur OpenAlexaff
Mario Gaudino, Irbaz Hameed, Mohamed Rahouma, Faiza Khan, Derrick Y. Tam, Giuseppe Biondi‐Zoccai, Michelle Demetres, Mary E. Charlson, Marc Ruel, Filippo Crea, Volkmar Falk, Leonard N. Girardi, Stephen E. Fremes, Joanna Chikwe

Notice bibliographique

RevueJAMA Internal Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmaceutical industry and healthcare
Établissements canadiensUniversity of OttawaHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialPsychological interventionClinical trialAssociation (psychology)GerontologyInternal medicinePhysical therapyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Changes in evidence-based practice and guideline recommendations depend on high-quality randomized clinical trials (RCTs). Commercial device and pharmaceutical manufacturers are frequently involved in the funding, design, conduct, and reporting of trials, the implications of which have not been recently analyzed. Objective: To evaluate the design, outcomes, and reporting of contemporary randomized clinical trials of invasive cardiovascular interventions and their association with the funding source. Design, Setting, and Participants: This cross-sectional study analyzed published RCTs between January 1, 2008, to May 31, 2019. The trials included those involving coronary, vascular and structural interventional cardiology, and vascular and cardiac surgical procedures. Main Outcomes and Measures: We assessed (1) trial characteristics, (2) finding of a statistically significant difference in the primary end point favoring the experimental intervention, (3) reporting of implied treatment advantage in trials without significant differences in primary end point, (4) existence of major discrepancies between registered and published primary outcomes, (5) number of patients whose outcomes would need to switch from a nonevent to an event to convert a significant difference in primary end point to nonsignificant, and (6) association with funding source. Results: Of the 216 RCTs analyzed, 115 (53.2%) reported having commercial sponsorship. Most trials had 80% power to detect an estimated treatment effect of 30%, and 128 trials (59.3%) used composite primary end points. The median (interquartile range [IQR]) sample size was 502 (204-1702) patients, and the median (IQR) follow-up duration was 12 (1.0-14.4) months. Overall, 123 trials (57.0%) reported a statistically significant difference in the primary outcome favoring the experimental intervention; reporting strategies that implied an advantage were identified in 55 (65.5%) of 84 trials that reported nonsignificant differences. Commercial sponsorship was associated with a statistically significantly greater likelihood of favorable outcomes reporting (exponent of regression coefficient β, 2.80; 95% CI, 1.09-7.18; P = .03) and with the reporting of findings that are inconsistent with the trial results. Discrepancies between the registered and published primary outcomes were found in 82 trials (38.0%), without differences in trial sponsorship. A median (IQR) number of 5 (2.8-12.5) patients experiencing a different outcome would have change statistically significant results to nonsignificant. Commercial sponsorship was associated with a greater number of patients (exponent of regression coefficient β, 1.29; 95% CI, 1.00-1.66; P = .04). Conclusions and Relevance: These results suggest that contemporary RCTs of invasive cardiovascular interventions are relatively small and fragile, have short follow-up, and have limited power to detect large treatment effects. Commercial support appeared to be associated with differences in trial design, results, and reporting.

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)0,590
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,850
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5900,850
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,008
Bibliométrie0,0110,023
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,727
Tête enseignante GPT0,618
Écart entre enseignants0,109 · 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'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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

Citations47
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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