Appropriateness and Quality of Composite Endpoint Use and Reporting in Spine Surgery
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A composite endpoint (CEP) is a measure comprising 2 or more separate component outcomes. The use of these constructs is increasing. We sought to conduct a systematic review on the usage, quality of reporting, and appropriate use of CEPs in spine surgery research. METHODS: A systematic review was conducted following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis guidelines. Articles reporting randomized controlled trials of a spine surgery intervention using a CEP as a primary outcome were included. We assessed the quality of CEP reporting, appropriateness of CEP use, and correspondence between CEP treatment effect and component outcome treatment effect in the included trials. RESULTS: Of 2,321 initial titles, 43 citations were included for analysis, which reported on 20 unique trials. All trials reported the CEP construct well. In 85% of trials, the CEP design was driven by US Food and Drug Administration guidance. In the majority of trials, the reporting of CEP results did not adhere to published recommendations: 43% of tests that reported statistically significant results on component outcomes were not statistically significant when adjusted for multiple testing. 67% of trials did not meet appropriateness criteria for CEP use. In addition, CEP treatment effect tended to be 6% higher than the median treatment effect for component outcomes. CONCLUSION: Given that CEP analysis was not appropriate for the majority of spine surgery trials and the inherent challenges in the reporting and interpretation of CEP analysis, CEP use should not be mandated by regulatory bodies in spine surgery trials. LEVEL OF EVIDENCE: Level I. See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle