Strengthening causal inference from randomised controlled trials of complex interventions
Notice bibliographique
Résumé
Researchers conducting randomised controlled trials (RCTs) of complex interventions face design and analytical challenges that are not fully addressed in existing guidelines. Further guidance is needed to help ensure that these trials of complex interventions are conducted to the highest scientific standards while maximising the evidence that can be extracted from each trial. The key challenge is how to manage the multiplicity of outcomes required for the trial while minimising false positive and false negative findings. To address this challenge, we formulate three principles to conduct RCTs: (1) outcomes chosen should be driven by the intent and programme theory of the intervention and should thus be linked to testable hypotheses; (2) outcomes should be adequately powered and (3) researchers must be explicit and fully transparent about all outcomes and hypotheses before the trial is started and when the results are reported. Multiplicity in trials of complex interventions should be managed through careful planning and interpretation rather than through post hoc analytical adjustment. For trials of complex interventions, the distinction between primary and secondary outcomes as defined in current guidelines does not adequately protect against false positive and negative findings. Primary outcomes should be defined as outcomes that are relevant based on the intervention intent and programme theory, declared (ie, registered), and adequately powered. The possibility of confirmatory causal inference is limited to these outcomes. All other outcomes (either undeclared and/or inadequately powered) are secondary and inference relative to these outcomes will be exploratory.
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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 | 0,814 | 0,953 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,027 |
| Communication savante | 0,029 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,020 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,037 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,005 |
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 ».