Randomized controlled trials in neurosurgery
Notice bibliographique
Résumé
Randomized controlled trials (RCTs) have become the standard method of evaluating new interventions (whether medical or surgical), and the best evidence used to inform the development of new practice guidelines. When we review the history of medical versus surgical trials, surgical RCTs usually face more challenges and difficulties when conducted. These challenges can be in blinding, recruiting, funding, and even in certain ethical issues. Moreover, to add to the complexity, the field of neurosurgery has its own unique challenges when it comes to conducting an RCT. This paper aims to provide a comprehensive review of the history of neurosurgical RCTs, focusing on some of the most critical challenges and obstacles that face investigators. The main domains this review will address are: (1) Trial design: equipoise, blinding, sham surgery, expertise-based trials, reporting of outcomes, and pilot trials, (2) trial implementation: funding, recruitment, and retention, and (3) trial analysis: intention-to-treat versus as-treated and learning curve effect.
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
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,643 | 0,619 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,102 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,249 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes 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 ».