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Enregistrement W4381663760 · doi:10.1002/cesm.12015

The impact of blinding on trial results: A systematic review and meta‐analysis

2023· review· en· W4381663760 sur OpenAlexaff
Tyler Pitre, Sarah Kirsh, Tanvir Jassal, Mason Anderson, Adelia Padoan, Alexander Xiang, Jasmine Mah, Dena Zeraatkar

Notice bibliographique

RevueCochrane Evidence Synthesis and Methods · 2023
Typereview
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensImpactDalhousie UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlindingMeta-analysisSystematic reviewMedicineMEDLINERandomized controlled trialPsychologyInternal medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Blinding-the concealment of the arm to which participants have been randomized-is an important consideration for assessing the 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 < 1 and difference in standardized mean difference < 0 indicate that trials without blinding overestimate the beneficial effects of treatments. Results: We identified 47 eligible studies. For dichotomous outcomes, we found low certainty evidence that trials without blinding of patients and healthcare providers and trials without blinding of patients may slightly overestimate the beneficial effects of treatments. We found moderate certainty evidence that trials without blinding of outcome assessors overestimate the beneficial effects of treatments. For continuous outcomes, we found low certainty evidence that trials without blinding of patients and healthcare providers may overestimate the beneficial effects of treatments. We found moderate certainty evidence that trials without blinding of outcome assessors/adjudicators probably overestimate the beneficial effects of treatments. Conclusion: Our systematic review and meta-analysis suggest that blinding may influence trial results in select situations-although 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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,565
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,664
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Communication savante
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5650,664
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0650,031
Bibliométrie0,0020,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,866
Tête enseignante GPT0,686
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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