Assessing “Spin” in Urology Randomized Controlled Trials With Statistically Nonsignificant Primary Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: "Spin" refers to a form of language manipulation that positively reflects negative findings or downplays potential harms. Spin has been reported in randomized controlled trials of other surgical specialties, which can lead to the recommendation of subpar or ineffective treatments. The goal of this study was to characterize spin strategies and severity in statistically nonsignificant urology randomized controlled trials. MATERIALS AND METHODS: A comprehensive search of MEDLINE and Embase for the top 5 urology journals, major urology subspecialty journals, and high-impact nonurology journals from 2019 to 2021 was conducted. Statistically nonsignificant randomized controlled trials with a defined primary outcome were included. Screening, data extraction, and spin assessment were performed in duplicate by 2 independent reviewers. RESULTS: From the database search of 4,339 studies, 46 trials were included for analysis. Spin was identified in 35 studies (76%), with the majority of abstracts (n = 26, 57%) and main texts (n = 35, 76%) containing some level of spin. "Obscuring the statistical nonsignificance of the primary outcome and focusing on statistically significant secondary results" was the most frequently used strategy in abstracts, while "other" strategies not previously defined were the most commonly used strategies in main texts. Moderate or high spin severity was identified in 21 (46%) abstract and 22 (48%) main text conclusions. CONCLUSIONS: Overall, our results suggest that 76% of statistically nonsignificant urology randomized controlled trials contained some level of spin. Readers and writers should be aware of common spin strategies when interpreting nonsignificant results and critically appraise the significance of results when making decisions for clinical practice.
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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 | 0,548 | 0,782 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».