Are the Subgroup Analyses in Stroke Clinical Trials Credible? – Protocol for a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Clinicians and decision-makers are mostly interested in how the overall effect in a randomized controlled trial impact patient differently due to differential treatment effects. Subgroup analyses of randomized trials examine if the overall treatment effect is consistent among the subgroup or to identify groups that modify the intervention effects. Well defined and performed subgroup analyses led to critical policy decisions; however, inappropriately performed subgroup analyses had resulted in incorrect decisions with negative consequences. This systematic review examines the reporting quality and the subgroup analyses’ credibility in stroke clinical trials. Methods and analysis: We will extract relevant studies from PubMed, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), and Web of Science using three concepts in the Medical Subject Headings (MESH) heading. Two reviewers will independently screen the title, abstract, and full text of relevant studies. We will examine the risk of bias and the credibility of reported subgroup analyses using two validated instruments, i.e., Cochrane Risk-of-Bias tool for randomized trials version 2 (RoB 2) and the Instrument for assessing the Credibility of Effect Modification Analyses (ICEMAN), respectively. Random effects regression will be used to evaluate study characteristics associated with the credibility of subgroup analyses in the included studies. Expected outcomes: This research aims to review the quality of subgroup analyses’ results and reporting. The research’s results will also provide critical methodological contributions to the statistical literature of clinical trials. Ethics and dissemination : This systematic review does not require primary patient data and does not require ethical approval. The review’s results will be published in a peer-review and scientific conferences. Trial registration number: CRD42020223133
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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 | 0,235 | 0,292 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».