Clinical practice patterns and ascertainment bias for cardiovascular events in a randomized trial: A survey of investigators in the BEST-CLI trial
Notice bibliographique
Résumé
Ascertainment bias is a well-recognized source of bias in research, but few studies have systematically analyzed sources of ascertainment bias in randomized trials in which blinding is not possible and endpoint assessment is not protocolized. In the current study, we sought to evaluate differences in the clinical practice patterns of trial investigators with respect to bias in the ascertainment of pre-revascularization patient risk and the incidence of secondary endpoints post-revascularization. We conducted a cross-sectional survey of active investigators ( n = 936) from the Best Endovascular Versus Best Surgical Therapy for Patients with Critical Limb Ischemia (BEST-CLI) trial. The total survey response rate was 19.6% (183/936). Vascular surgeons were more likely than nonsurgical interventionalists to order tests for cardiac complications after both surgical bypass ( p < 0.001) and endovascular revascularization ( p = 0.038). Post-procedure, investigators were more likely to order additional testing for cardiac complications in open surgery versus endovascular cases (7% vs 16% never, 41% vs 65% rarely, 43% vs 17% sometimes, 9% vs 2% always, respectively; p < 0.0001). Significant variation in practice patterns exist in the pre- and post-procedure assessment of cardiac risk and events for patients with CLI undergoing revascularization. Variation in the ascertainment of risk and outcomes according to the type of revascularization procedure and physician specialty should be considered when interpreting the results of clinical studies, such as the BEST-CLI trial. ClinicalTrials.gov Identifier: NCT02060630
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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 | 0,420 | 0,584 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».