Treatment effects in randomised trials using routinely collected data for outcome assessment versus traditional trials: meta-research study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To compare effect estimates of randomised clinical trials that use routinely collected data (RCD-RCT) for outcome ascertainment with traditional trials not using routinely collected data. Design Meta-research study. Data source Studies included in the same meta-analysis in a Cochrane review. Eligibility criteria for study selection Randomised clinical trials using any type of routinely collected data for outcome ascertainment, including from registries, electronic health records, and administrative databases, that were included in a meta-analysis of a Cochrane review on any clinical question and any health outcome together with traditional trials not using routinely collected data for outcome measurement. Review methods Effect estimates from trials using or not using routinely collected data were summarised in random effects meta-analyses. Agreement of (summary) treatment effect estimates from trials using routinely collected data and those not using such data was expressed as the ratio of odds ratios. Subgroup analyses explored effects in trials based on different types of routinely collected data. Two investigators independently assessed the quality of each data source. Results 84 RCD-RCTs and 463 traditional trials on 22 clinical questions were included. Trials using routinely collected data for outcome ascertainment showed 20% less favourable treatment effect estimates than traditional trials (ratio of odds ratios 0.80, 95% confidence interval 0.70 to 0.91, I 2 =14%). Results were similar across various types of outcomes (mortality outcomes: 0.92, 0.74 to 1.15, I 2 =12%; non-mortality outcomes: 0.71, 0.60 to 0.84, I 2 =8%), data sources (electronic health records: 0.81, 0.59 to 1.11, I 2 =28%; registries: 0.86, 0.75 to 0.99, I 2 =20%; administrative data: 0.84, 0.72 to 0.99, I 2 =0%), and data quality (high data quality: 0.82, 0.72 to 0.93, I 2 =0%). Conclusions Randomised clinical trials using routinely collected data for outcome ascertainment show smaller treatment benefits than traditional trials not using routinely collected data. These differences could have implications for healthcare decision making and the application of real world evidence.
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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 | 0,139 | 0,376 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,037 | 0,067 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».