Surgical clinical trials with non-inferiority design: a cross-sectional bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wide-spread concerns have been raised about possible bias in published surgical non-inferiority trials. Therefore, we performed a comprehensive bibliometric analysis to identify the existence of bias, and provided recommendations for future non-inferiority trials. METHODS: Databases including MEDLINE, Embase, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials were systematically searched (last update on 27 April 2020) to include published phase II and phase III non-inferiority surgical trials. We collected general information and parameters associated with trial design. The association between extracted factors and establishment of non-inferiority was then analyzed. RESULTS: A total of 347 trials were included in this study. Only 13 (3.7%) trials reported the pre-specified non-inferiority margin in registration, and 99 (28.5%) trials justified margin selection in ultimate trial publications. A significant association was found between industry funding and increased odds of achieving non-inferiority [odds ratio (OR): 1.17, 95% confidence interval (CI): 1.06 to 1.30, P=0.001]. Moreover, trials which had been presented in conferences were less likely to claim non-inferiority (OR: 0.83, 95% CI: 0.69 to 0.99, P=0.035). CONCLUSIONS: Our study was the first quantitative analysis revealing the presence of biases in findings of existing surgical non-inferiority trials, which could possibly mislead surgeons' clinical decision making. We suggest improving reporting of detailed study design especially funding sources as well as margin justification for future trials. We also encourage conference presentation of ongoing trials prior to the ultimate publication.
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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 | 0,241 | 0,507 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,083 | 0,082 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».