Critical Care Randomized Trials Demonstrate Power Failure: A Low Positive Predictive Value of Findings in the Critical Care Research Field
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to determine the post-hoc power of randomized controlled trials (RCTs) in critical care, and describe the implications for long-term positive (PPV) and negative predictive value (NPV) of statistically significant and non-significant findings respectively in the research field. METHODS: We reviewed three cohorts of RCTs. "Adult-RCTs" were 216 multicenter RCTs with a mortality outcome from a published systematic review. "Pediatric-RCTs" were 120 RCTs with a mortality outcome, obtained by search of picutrials.net. "Consecutive-RCTs" were 90 recent RCTs obtained by screening publications in 6 journals. Post-hoc power for each study was calculated at α 0.05 and 0.005, for measures of small, medium, and large effect-size, using G*Power software. Long-run expected PPV and NPV of critical care research field findings were then calculated. RESULTS: With α 0.05, post-hoc power for small effect-size was very low in all RCT-cohorts (eg, median 24% in Adult-RCTs). For medium effect-size, post-hoc power was low, except for Adult-RCTs (eg, median 9% in Pediatric-RCTs). For large effect-size, post-hoc power for non-human-animal Consecutive-RCTs was low (median 32%). With α 0.005, post-hoc power was even lower. The corollary was that both PPV and NPV were poor for small effect-size, unless α 0.005 was used. Even with α 0.005, with realistic (vs. optimistic) prior probability of the alternative hypothesis, the PPV was low (eg, in Adult-RCTs 57.1% vs. 92.3%). Adding mild bias (0.1) reduced the PPV even further. For medium effect-size both PPV and NPV were better; nevertheless, with α 0.05 and realistic prior probability of the alternative hypothesis the PPV was poor, and with α 0.005 and mild bias (0.1) the PPV was very low (eg, Adult-RCTs median 44.1%). CONCLUSIONS: To improve the predictive value of findings in the critical care research field, RCTs should be designed to have 80% power for realistic effect-size at α 0.005.
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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 | 0,649 | 0,869 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,019 |
| Communication savante | 0,009 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».