Systematic review and pooled analysis of randomized controlled trials in countries of the Gulf Cooperation Council (GCC)
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To describe variations in characteristics of randomized controlled trials conducted in the Gulf Cooperation Council (GCC) countries, and critically appraising the quality of design, conduct and analysis of the trials. Methods: We carried out a systematically comprehensive electronic search of articles published between 1990 and 2018 and indexed in several databases: i) MEDLINE/PubMed, ii) EMBASE, iii) Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), iv) ClinicalTrials.gov, and v) World Health Organization International Clinical Trials Registry Platform. We summarized the overall risk of bias present in all analyzed studies using the Cochrane Collaboration risk of bias tool (CCRBT). Results: A remarkable shift in numbers of publications from 2006 onwards was found. The largest number of publications were from Saudi Arabia and consisted of hospitals/clinics based studies. Lack of randomization was found in the majority of reports, and nearly three-fourth of the studies involved the use of intention-to-treat (ITT) principle. However, the proportion of adequately generated random sequence methods has increased yearly, and this increase accounted for a relatively large proportion over the latter half of the studied period (p<0.001), in contrast to the proportion of allocation concealment and blinding. Journal impact factor was significantly correlated with the quality of random sequence generation (r=0.145; p=0.014). Conclusion: The randomization methods have gained more attention over the last 3 decades. Secondly, Journal impact factor can serve as an indicator of randomization quality. To mitigate the large rate of overall high risk of bias in GCC studies, high-quality trials must be considered by ensuring adequate allocation concealment and blinding methods. PROSPERO No. ID: CRD42022310331
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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 | 0,186 | 0,438 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».