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Enregistrement W4292324277 · doi:10.7554/elife.79491

The proportion of randomized controlled trials that inform clinical practice

2022· article· en· W4292324277 sur OpenAlexafffund
Nora Hutchinson, Hannah Moyer, Deborah A. Zarin, Jonathan Kimmelman

Notice bibliographique

RevueeLife · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRandomized controlled trialClinical PracticeMedicineBiologyFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior studies suggest that clinical trials are often hampered by problems in design, conduct, and reporting that limit their uptake in clinical practice. We have described 'informativeness' as the ability of a trial to guide clinical, policy, or research decisions. Little is known about the proportion of initiated trials that inform clinical practice. We created a cohort of randomized interventional clinical trials in three disease areas (ischemic heart disease, diabetes mellitus, and lung cancer) that were initiated between January 1, 2009 and December 31, 2010 using ClinicalTrials.gov. We restricted inclusion to trials aimed at answering a clinical question related to the treatment or prevention of disease. Our primary outcome was the proportion of clinical trials fulfilling four conditions of informativeness: importance of the clinical question, trial design, feasibility, and reporting of results. Our study included 125 clinical trials. The proportion meeting four conditions for informativeness was 26.4% (95% CI 18.9-35.0). Sixty-seven percent of participants were enrolled in informative trials. The proportion of informative trials did not differ significantly between our three disease areas. Our results suggest that the majority of randomized interventional trials designed to guide clinical practice possess features that may compromise their ability to do so. This highlights opportunities to improve the scientific vetting of clinical research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarecherche
Domaine: Évaluation · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptMétarecherche
Domaine: Évaluation · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelmedium
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,905
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,898
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,9050,898
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,010
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,850
Tête enseignante GPT0,639
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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