Selection, Confounding, and Attrition Biases in Randomized Controlled Trials of Rehabilitation Interventions
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: A thorough knowledge of biases in intervention studies and how they influence study results is essential for the practice of evidence-based medicine. The objective of this review was to provide a basic knowledge and understanding of the concept of biases and associated influence of these biases on treatment effects, focusing on the area of rehabilitation research. This article provides a description of selection biases, confounding, and attrition biases. In addition, useful recommendations are provided to identify, avoid, or control these biases when designing and conducting rehabilitation trials. The literature selected for this review was obtained mainly by compiling the information from several reviews looking at biases in rehabilitation. In addition, separate searches by biases and looking at reference lists of selected studies as well as using Scopus forward citation for relevant references were used. If not addressed appropriately, biases related to intervention research are a threat to internal validity and consequently to external validity. By addressing these biases, ensuring appropriate randomization, allocation concealment, appropriate retention techniques to avoid dropouts, appropriate study design and statistical analysis, among others, will generate more accurate treatment effects. Based on their impact on clinical results, a proper understanding of these concepts is central for researchers, rehabilitation clinicians, and other stakeholders working on this field.
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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 | 0,423 | 0,652 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».