The impact of blinding on trial results: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Blinding—the concealment of the arm to which participants have been randomized—is an important consideration for assessing risk of bias of randomized trials. A growing body of evidence has, however, yielded inconsistent results on whether trials without blinding produce biased findings. Objective To conduct a systematic review and meta-analysis of the evidence addressing whether trials with and without blinding produce different results. Methods We searched MEDLINE, EMBASE, Cochrane Reviews, JBI EBP, and Web of Science, from inception to May 2022, for studies comparing the results of trials with and without blinding. Pairs of reviewers, working independently and in duplicate, reviewed search results for eligible studies and extracted data. We pooled the results of studies comparing trials with and without blinding of patients, healthcare providers/investigators, and outcome assessors/adjudicators using frequentist random-effects meta-analyses. We coded study results such that a ratio of odds ratio (ROR) < 1 and difference in standardized mean difference (dSMD) < 0 indicate that trials without blinding overestimate treatment effects. Results We identified 47 eligible studies. For dichotomous outcomes, we found low certainty evidence that trials without blinding of patients and healthcare providers, outcome assessors/adjudicators, and patients may slightly overestimate treatment effects. For continuous outcomes, we found low certainty evidence that trials without blinding of outcome assessors/adjudicators and patients may slightly overestimate treatment effects. Conclusion Our systematic review and meta-analysis suggests that blinding may influence trial results in select situations—albeit the findings are of low certainty and the magnitude of effect is modest. In the absence of high certainty evidence suggesting that trials with and without blinding produce similar results, investigators should be cautious about interpreting the results of trials without blinding.
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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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | MétarechercheMéta-épidémiologie (sens large) Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Méta-analyse | high |
| gpt | MétarechercheMéta-épidémiologie (sens strict)Méta-épidémiologie (sens large) Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Méta-analyse | high |
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 | 0,284 | 0,497 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,030 | 0,054 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».