Bounding the Implications of Noncompliance in Randomized Controlled Trials in Orthopaedics: An Example in Arthroscopic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Randomized controlled trials (RCTs) are not impervious to bias especially when there are substantial numbers of patients who cross over from the treatment assigned by randomization to another treatment group, leading to loss of confidence in study results. The goals of this study were to (1) quantify the effects of crossovers on RCTs, (2) describe the specific effects of crossovers on RCTs for arthroscopic meniscectomy for osteoarthritis of the knee (APM/OAK), and (3) assess the confidence in APM/OAK in which there have been substantial numbers of patients crossing over to another treatment group than that assigned. METHODS: Studies were included that were RCTs of APM/OAK with intention-to-treat (ITT) analysis and illustrated the problem of crossovers on confidence in the analysis. Studies were excluded if they consisted of APM for conditions other than OAK or had unavailability of data needed for the analysis. For eligible RCTs, the ITT effect was calculated; bounds for the average treatment effect (ATE) and the complier ATE were assessed by estimating confidence intervals for the bound through robust Bayesian analysis. RESULTS: The eligible studies had different comparators and, therefore, were analyzed individually. Data were not pooled. The most extreme point estimates (with 95% confidence interval) for ITT ranged from -0.01 to 0.04 (-0.16 to 0.16); for ATE with no assumptions, 0.38 (-0.58 to 0.43) to 0.62 (0.56 to 0.70); for ATE with minimum assumptions, -0.50 (-0.22 to 0.10) to 0.61 (0.53 to 0.57); and for complier ATE, -0.01 to 0.07 (-0.22 to 0.24). DISCUSSION: These data suggest large bounds, crossing the threshold of "no effect," which indicates a high degree of uncertainty and low confidence in the RCTs studied. The results demonstrate that when there are crossovers, ITT analyses do not estimate the ATE and confidence in the results of these RCTs is low. DATA AVAILABILITY: All analyzed data are provided in the article. LEVEL OF EVIDENCE: Level I (therapeutic study = RCT).
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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 | 0,654 | 0,866 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,023 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».