MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390489379 · doi:10.2174/0118743641266764231019092255

Characteristics of Design and Statistical Analysis of NEI-funded Ophthalmic Clinical Trials

2023· article· en· W4390489379 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Open Ophthalmology Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueStatistical Methods in Clinical Trials
Établissements canadiensConestoga College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical trialSample size determinationRandomized controlled trialResearch designStatistical analysisDescriptive statisticsOphthalmologyOptometrySurgeryStatisticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To describe the characteristics of trial design and statistical analysis of the National Eye Institute (NEI)-funded randomized clinical trials (RCTs) conducted after the year 2000. Design: Review of 42 NEI-funded ophthalmic RCTs. Methods: Eligible trials were identified from ClinicalTrials.Gov and their primary result papers were identified from PubMed. Data on the design characteristics (primary outcome, number of arms, sample size, statistical power, inclusion of one eye or two eyes) and statistical analysis (statistical method for adjustment of inter-eye correlation, correction for multiple comparisons) as reported in the primary result paper were collected independently by two authors, and the differences were adjudicated by the senior author. Descriptive analyses were performed to summarize the characteristics of trial design and statistical analysis. Main Outcome Measures: Characteristics of trial design and statistical analysis. Results: Forty-two NEI-funded ophthalmic trials conducted after 2000 were included. The majority of trials were for evaluating the efficacy of drugs (57%), medical devices (21%), or procedures (14%) for the treatment of retinal diseases (45%) or pediatric eye diseases (45%). All trials were designed with at least 80% statistical power for comparing continuous (64%), binary (24%), or time-to-event (12%) primary outcome measures. In 11 (26%) trials enrolling both eyes of a participant, two eyes were in the same treatment group in 6 (55%) trials, and two-eye data were properly analyzed with adjustment for the inter-eye correlation when needed for all these trials. However, none of these trial publications explicitly stated that the inter-eye correlation was considered in the sample size and power calculation. In 13 trials with more than two arms, 12 (92%) trials adjusted for multiplicity using Bonferroni correction (42%), Hochberg procedure (42%) or Turkey’s method (17%). Conclusion: While the availability of two eyes of a participant may complicate the ophthalmic trial design and statistical analysis, NEI-funded trials followed good practice in the trial design and statistical analysis, with enrollment of two eyes of a participant when appropriate, and adjustment of the inter-eye correlation in the statistical analysis. The sample size and power calculation can be improved by considering the inter-eye correlation and clearly reporting such information for future ophthalmic trials is important.

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.

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)0,111
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,303
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1110,303
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,864
Tête enseignante GPT0,684
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