Error in Figure 3
Notice bibliographique
Résumé
In Reply We thank Fernandes et al for their interest in our study 1 and agree that this field requires further exploration.Explanatory trials are primed to maximize the likelihood of finding efficacy of an intervention by testing it in an ideal setting, whereas pragmatic trials aim to test effectiveness of an intervention in a more generalizable setting.Hence, they are expected to generate more generalizable results, with the risk understood that there may be more variation in less tightly controlled environments, which may result in differing results.In our study, 1 380 of 616 randomized clinical trials (61.7%) were positive for the primary end point, 56 (9.1%) were neutral for the primary end point but positive for at least one secondary end point, and 180 (29.2%) were neutral for both the primary and secondary end points.The proportion of trials with positive results was fairly stable over time, with 113 of 172 (65.7%), 104 of 168 (61.9%), 76 of 137 (55.5%), and 87 of 139 (62.6%) in 2000, 2005, 2010, and 2015, respectively.Compared with trials with neutral findings, randomized clinical trials that were positive for the primary end point had lower mean [SD] Pragmatic Explanatory Continuum Index Summary (PRECIS)-2 scores (3.17 [0.70] vs 3.42 [0.66]; P < .001);however, the Cohen d effect size of 0.36 denotes a small difference in the level of pragmatism between trials with positive and neutral findings. 1However, we would caution against the interpretation that the level of pragmatism is the root cause for the neutral results in these trials.Many other factors can play a role in the neutral findings, including the lack of an actual effect, the type of question being addressed, operational considerations, and patient or health system factors, among others.This is analogous to the considerations to trials using surrogate end points (eg, biomarkers), as trials with surrogate markers often yield positive results compared with trials that are focused on clinical end points. 2Pragmatic trials complement explanatory trials, as the intent is different, and we need to be comfortable that not all interventions work as hypothesized.
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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 | 0,006 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,308 | 0,235 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».