Observed intervention effects for mortality in randomised clinical trials: a methodological study protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: It is essential to choose a realistic anticipated intervention effect when calculating a sample size for a randomised clinical trial. Unfortunately, anticipated intervention effects are often inflated, when compared with the 'true' intervention effects. This is documented for mortality in critical care trials. A similar pattern might exist across different medical specialties. This study aims to estimate the range of observed intervention effects for all-cause mortality in trials included in Cochrane Reviews, within each Cochrane Review Group. METHODS AND ANALYSIS: We will include randomised clinical trials assessing all-cause mortality as an outcome. Trials will be identified from Cochrane Reviews published in the Cochrane Database of Systematic Reviews. Cochrane Reviews will be clustered according to the registered Cochrane Review Group (eg, Anaesthesia, Emergency and Critical Care) and the statistical analyses will be conducted for each Cochrane Review Group and overall. The median relative risk and IQR for all-cause mortality and the proportion of trials with a relative all-cause mortality risk within seven different ranges will be reported (relative risk below 0.70, 0.70-0.79, 0.80-0.89, 0.90-1.09, 1.10-1.19, 1.20-1.30 and above 1.30). Subgroup analyses will explore the effects of original design, sample size, risk of bias, disease, intervention type, follow-up length, participating centres, funding type, information size and outcome hierarchy. ETHICS AND DISSEMINATION: Since we will use summary data from trials already approved by relevant ethical committees, this study does not require ethical approval. Regardless of our findings, the results will be published in an international peer-reviewed journal.
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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 | 0,322 | 0,364 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,097 | 0,036 |
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 ».