Bias in the measurement of the outcome is associated with effect sizes in randomized clinical trials on exercise therapy for chronic low back pain: a meta-epidemiological study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore the relationships between the risk of bias and treatment effect estimates for exercise therapy interventions on pain intensity and physical functioning outcomes in randomized controlled trials (RCTs) involving patients with chronic low back pain. STUDY DESIGN AND SETTING: A cross-sectional meta-epidemiological study of the 230 RCTs (31,674 participants) in the 2021 'Exercise therapy for chronic low back pain' Cochrane Review were included. Study design characteristics, sample size, prospective trial registration, flowchart information, interventions, and comparisons were extracted. Independent pairs of reviewers assessed the risk of bias using the Cochrane Risk of Bias 2 tool. RESULTS: The metaregression included 220 (pain intensity) and 203 (physical functioning) effect sizes. Unadjusted and adjusted metaregression models showed no significant associations between the bias domains and pain intensity effect sizes. Only domain 'bias in the measurement of the outcome' was significantly associated with physical functioning (standardized mean difference: -0.40, 95% confidence interval: -0.77 to -0.02) when adjusted for flowchart reported (yes/no), prospective trial registration, sample size, and comparator type. CONCLUSION: The risk of bias in the measurement of the outcome could lead to slight overestimates of the effect size for physical functioning. Clinicians should consider this when they read and assess RCT results in this field. We encourage metaresearchers to replicate our findings using a consistent approach for evaluating the risk of bias (i.e., the RoB 2 tool) in other musculoskeletal conditions and interventions to investigate their generalizability.
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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 | 0,393 | 0,655 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,073 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».