Evidence-Based Policy Making for Public Health Interventions in Cardiovascular Diseases: Formally Assessing the Feasibility of Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
Implementation of prevention policies has often been impeded or delayed due to the lack of randomized controlled trials (RCTs) with hard clinical outcomes (eg, incident disease, mortality). Despite the prominent role of RCTs in health care, it may not always be feasible to conduct RCTs of public health interventions with hard outcomes due to logistical and ethical considerations. RCTs may also lack external validity and have limited generalizability. Currently, there is insufficient guidance for policymakers charged with establishing evidence-based policy to determine whether an RCT with hard outcomes is needed before policy recommendations. In this context, the purpose of this article is to assess, in a case study, the feasibility of conducting an RCT of the oft-cited issue of sodium reduction on cardiovascular outcomes and then propose a framework for decision-making, which includes an assessment of the feasibility of conducting an RCT with hard clinical outcomes when such trials are unavailable. We designed and assessed the feasibility of potential individual- and cluster-randomized trials of sodium reduction on cardiovascular outcomes. Based on our assumptions, a trial using any of the designs considered would require tens of thousands of participants and cost hundreds of millions of dollars, which is prohibitively expensive. Our estimates may be conservative given several key challenges, such as the unknown costs of sustaining a long-term difference in sodium intake, the effect of differential cotreatment with antihypertensive medications, and long lag time to clinical outcomes. Thus, it would be extraordinarily difficult to conduct such a trial, and despite the high costs, would still be at substantial risk for a spuriously null result. A robust framework, such as the one we developed, should be used to guide policymakers when establishing evidence-based public health interventions in the absence of trials with hard clinical outcomes.
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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 | 0,053 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».