A review of high impact journals found that misinterpretation of non-statistically significant results from randomized trials was common
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the prevalence of poor interpretation practices, such as conflating evidence of absence with absence of evidence and over-emphasis of statistical non-significance in abstract conclusions, in a sample of randomized controlled trials (RCTs) with non-statistically significant primary outcomes published after the 2016 American Statistical Association statement on the interpretation of P-values. DESIGN AND SETTING: Review of 50 two-arm individually randomized superiority trials with non-statistically significant results in four high impact journals published between 2017 and 2020, to determine the proportion that conclude evidence of no impact (thus, likely conflating evidence of absence with absence of evidence) or place emphasis on statistical non-significance (technically correct but arguably uninformative) in the abstract conclusion. RESULTS: Of the 50 RCTs with non-statistically significant results for primary outcomes, 28 (56%) of abstract were classified as concluding there was no difference between the two treatments; 19 (38%) placed an over-emphasis on statistical significance; only one acknowledged any uncertainty and the remaining 2 (4%) concluded that one treatment was more effective. Only four studies provided any justification for a finding of no difference, for example that the confidence interval gave no support to values of importance. CONCLUSIONS: RCTs with non-statistically significant primary outcomes almost always present their conclusion in the abstract as evidence of no impact or ambiguously as "not statistically significant" without giving due attention to values supported by the confidence interval.
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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 | 0,260 | 0,761 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,047 | 0,039 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».