Heterogeneity and Gaps in Reporting Primary Outcomes From Neonatal Trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Clear outcome reporting in clinical trials facilitates accurate interpretation and application of findings and improves evidence-informed decision-making. Standardized core outcomes for reporting neonatal trials have been developed, but little is known about how primary outcomes are reported in neonatal trials. Our aim was to identify strengths and weaknesses of primary outcome reporting in recent neonatal trials. METHODS: Neonatal trials including ≥100 participants/arm published between 2015 and 2020 with at least 1 primary outcome from a neonatal core outcome set were eligible. Raters recruited from Cochrane Neonatal were trained to evaluate the trials' primary outcome reporting completeness using relevant items from Consolidated Standards of Reporting Trials 2010 and Consolidated Standards of Reporting Trials-Outcomes 2022 pertaining to the reporting of the definition, selection, measurement, analysis, and interpretation of primary trial outcomes. All trial reports were assessed by 3 raters. Assessments and discrepancies between raters were analyzed. RESULTS: Outcome-reporting evaluations were completed for 36 included neonatal trials by 39 raters. Levels of outcome reporting completeness were highly variable. All trials fully reported the primary outcome measurement domain, statistical methods used to compare treatment groups, and participant flow. Yet, only 28% of trials fully reported on minimal important difference, 24% on outcome data missingness, 66% on blinding of the outcome assessor, and 42% on handling of outcome multiplicity. CONCLUSIONS: Primary outcome reporting in neonatal trials often lacks key information needed for interpretability of results, knowledge synthesis, and evidence-informed decision-making in neonatology. Use of existing outcome-reporting guidelines by trialists, journals, and peer reviewers will enhance transparent reporting of neonatal trials.
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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 | 0,786 | 0,921 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».