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Enregistrement W4390976545 · doi:10.1016/j.rpth.2024.102315

Primary prevention of venous thromboembolism for cancer patients in randomized controlled trials: a bibliographical analysis of funding and trial characteristics

2024· article· en· W4390976545 sur OpenAlexaff
Lucy Zhao, Jayhan Kherani, Pei Ye Li, Kevin Zhang, Angelina Horta, Allen Li, Ali Eshaghpour, Mark Crowther

Notice bibliographique

RevueResearch and Practice in Thrombosis and Haemostasis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesBayerPfizer
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialProtocol (science)MEDLINEExact testClinical trialTest (biology)Data extractionPublication biasMeta-analysisFamily medicineInternal medicinePhysical therapyAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The majority of randomized controlled trials (RCTs) investigating venous thromboembolism (VTE) prophylaxis in patients with cancer involve commercial sponsorship. Commercial sponsorship overcomes feasibility limitations inherent in RCTs, such as recruitment and funding, but has attracted scrutiny for its potential for bias. Objectives In RCTs of VTE prophylaxis in patients with cancer, how do trial characteristics compare between commercially sponsored RCTs and noncommercially sponsored RCTs? Methods Medline, Embase, and Cochrane Central Register of Controlled Trials were searched for RCTs that investigated at least 1 pharmacologic intervention for VTE prophylaxis in adult patients with cancer. Screening and data extraction were conducted by independent reviewers. Outcomes included trial characteristics, reporting of favorable outcomes, protocol-manuscript discrepancies, and appraisal of spin. Outcomes were compared using the independent t -test, Mann–Whitney U-test, Pearson chi-squared test, and Fisher's exact test. Logistic regression was performed to identify factors associated with possible bias. Results Of the 54 trials analyzed, 34 (63%) reported commercial sponsorship. Commercial sponsorship was not associated with the reporting of favorable outcomes, presence of spin, retrospective registration, or protocol-manuscript discrepancy. Spin was most prevalent in the abstract conclusions (9 out of 17 [53.3%]) and manuscript conclusions (8 out of 17 [46.7%]). Commercially sponsored trials had a higher rate of intention-to-treat analysis. Noncommercially sponsored trials were more likely to report retrospective registration of trial protocol and the use of composite primary outcomes. Conclusion There were few significant differences between trial characteristics, suggesting that the evidence from commercially sponsored trials investigating VTE prophylaxis in patients with cancer is unlikely to be subject to bias attributable to commercial sponsorship.

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)0,226
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,629
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2260,629
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,015
Bibliométrie0,0920,101
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,204
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,295 · 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
DomaineIncitatifs
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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