Ensuring Superior Reporting of Radiation Therapy Noninferiority Trials: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Although the frequency of noninferiority trials is increasing, the consistency of the reporting of these trials can vary. The aim of this systematic review was to assess the reporting quality of radiation therapy noninferiority trials. Methods and Materials: The PubMed, Embase, and Cochrane databases were queried for randomized controlled radiation therapy trials with noninferiority hypotheses published in English between January 2000 and July 2022, and this was performed by an information scientist. Descriptive statistics were used to summarize data. Results: Of 423 records screened, 59 (14%) were included after full-text review. All were published after 2003 and open label. The most common primary cancer type was breast (n = 15, 25%). Altered radiation fractionation (n = 26, 45%) and radiation de-escalation (n = 11, 19%) were the most common types of interventions. The most common primary endpoints were locoregional control (n = 17, 29%) and progression-free survival (n = 14, 24%). Fifty-three (90%) reported the noninferiority margin, and only 9 (17%) provided statistical justification for the margin. The median absolute noninferiority margin was 9% (interquartile range, 5%-10%), and the median relative margin was 1.51 (interquartile range, 1.33-2.04). Sample size calculations and confidence intervals were reported in 54 studies (92%). Both intention-to-treat and per-protocol analyses were reported in 27 studies (46%). In 31 trials (53%), noninferiority of the primary endpoint was reached. Conclusions: There was variability in the reporting of key components of noninferiority trials. We encourage consideration of additional statistical reasoning such as guidelines or previous trials in the selection of the noninferiority margin, reporting both absolute and relative margins, and the avoidance of statistically vague or misleading language in the reporting of future noninferiority trials.
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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 | 0,068 | 0,737 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».