Distinguishing Clinical From Statistical Significances in Contemporary Comparative Effectiveness Research
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the prevalence of clinical significance reporting in contemporary comparative effectiveness research (CER). BACKGROUND: In CER, a statistically significant difference between study groups may or may not be clinically significant. Misinterpreting statistically significant results could lead to inappropriate recommendations that increase health care costs and treatment toxicity. METHODS: CER studies from 2022 issues of the Annals of Surgery , Journal of the American Medical Association , Journal of Clinical Oncology , Journal of Surgical Research , and Journal of the American College of Surgeons were systematically reviewed by 2 different investigators. The primary outcome of interest was whether the authors specified what they considered to be a clinically significant difference in the "Methods." RESULTS: Of 307 reviewed studies, 162 were clinical trials and 145 were observational studies. Authors specified what they considered to be a clinically significant difference in 26 studies (8.5%). Clinical significance was defined using clinically validated standards in 25 studies and subjectively in 1 study. Seven studies (2.3%) recommended a change in clinical decision-making, all with primary outcomes achieving statistical significance. Five (71.4%) of these studies did not have clinical significance defined in their methods. In randomized controlled trials with statistically significant results, sample size was inversely correlated with effect size ( r = -0.30, P = 0.038). CONCLUSIONS: In contemporary CER, most authors do not specify what they consider to be a clinically significant difference in study outcome. Most studies recommending a change in clinical decision-making did so based on statistical significance alone, and clinical significance was usually defined with clinically validated standards.
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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 | 0,845 | 0,947 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,030 |
| Communication savante | 0,018 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».