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Enregistrement W4382602075 · doi:10.1016/j.cct.2023.107277

Reporting quality of CONSORT flow diagrams in published early phase dose-finding clinical trial reports: Improvement is needed

2023· article· en· W4382602075 sur OpenAlexfundno aff
Emily Alger, Yuqi Zhang, Christina Yap

Notice bibliographique

RevueContemporary Clinical Trials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Cancer ResearchMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineConsolidated Standards of Reporting TrialsClinical trialMedical physicsInterpretabilityInformation retrievalComputer scienceInternal medicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This project aims to: (1) assess the completeness of information in flow diagrams of published early phase dose-finding (EPDF) trials based on CONSORT recommendations, and if additional features on dose (de-)escalation were presented; (2) propose new flow diagrams presenting how doses were (de-)escalated throughout the trial. METHODS: Flow diagrams were extracted from a random sample of 259 EPDF trials, published from 2011 to 2020 indexed in PubMed. Diagrams were scored out of 15 following CONSORT recommendations with an additional score for presence of (de-)escalation. New templates were proposed for features that were deficient and presented to 39 methodologists and 11 clinical trialists in October and December 2022. RESULTS: 98 (38%) papers included a flow diagram. Flow diagrams were most deficient in the reporting of reasons for lost to follow up (2%) and reasons for not receiving allocated intervention (14%). Few (39%) presented sequential dose-decision stages. Of voting methodologists, 33/38 (87%) agreed or strongly agreed that for participants recruited in cohorts, presenting the (de-)escalation steps in the flow diagram is a useful feature, also expressed by the trial investigators. Most workshop attendees (35/39, 90%) preferred a larger dose to be displayed higher up within the flow diagram than a smaller dose. CONCLUSION: Most published trials do not provide a flow diagram, and for those that do, essential information is often omitted. EPDF flow diagrams capturing information on participant flow in the trial's journey, encapsulated within one figure, are highly recommended to promote transparency and interpretability of trial results.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,852
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,952
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,8520,952
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,010
Bibliométrie0,0310,030
Études des sciences et des technologies0,0040,011
Communication savante0,0230,021
Science ouverte0,0090,011
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,980
Tête enseignante GPT0,744
Écart entre enseignants0,236 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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