Evidence reversals in primary care research: a study of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence-Based Medicine is built on the premise that clinicians can be more confident when their decisions are grounded in high-quality evidence. Furthermore, evidence from studies involving patient-oriented outcomes is preferred when making decisions about tests or treatments. Ideally, the findings of relevant and valid trials should be stable over time, that is, unlikely to be reversed in subsequent research. OBJECTIVE: To evaluate the stability of evidence from trials relevant to primary healthcare and to identify study characteristics associated with their reversal. METHODS: We studied synopses of randomized controlled trials (RCTs) published from 2002 to 2005 as "Daily POEMs" (Patient Oriented Evidence that Matters). The initial evidence (E1) from these POEMs (2002-2005) was compared with the updated evidence (E2) on that same topic in a summary resource (DynaMed 2019). Two physician-raters independently categorized each POEM-RCT as (i) reversed when E1 ≠ E2, or as (ii) not reversed, when E1 = E2. For all "Evidence Reversals" (E1 ≠ E2), we assessed the direction of change in the evidence. RESULTS: We evaluated 408 POEMs on RCTs. Of those, 35 (9%; 95% confidence interval [6-12]) were identified as reversed, 359 (88%) were identified as not reversed, and 14 (3%) were indeterminate. On average, this represents about 2 evidence reversals per annum for POEMs about RCTs. CONCLUSIONS: Over 12-17 years, 9% of RCTs summarized as POEMs are reversed. Information alerting services that apply strict criteria for relevance and validity of clinical information are likely to identify RCTs whose findings are stable over time.
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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 | 0,658 | 0,855 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,010 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».