Reporting of surrogate endpoints in randomised controlled trial reports (CONSORT-Surrogate): extension checklist with explanation and elaboration
Notice bibliographique
Résumé
Randomised controlled trials commonly use surrogate endpoints to substitute for a target outcome (outcome of direct interest and relevance to trial participants, clinicians, and other stakeholders—eg, all cause mortality) to improve their efficiency (through shorter trial duration, reduced sample size, and thus lower research costs), or for ethical or practical reasons. But reliance on surrogate endpoints can increase the uncertainty of an intervention’s treatment effect and potential failure to provide adequate information on intervention harms, which has led to calls for improved reporting of trials using surrogate endpoints. This report presents a consensus driven reporting guideline for trials using surrogate endpoints as the primary outcomes—the CONSORT (Consolidated Standards of Reporting Trials) extension checklist: CONSORT-Surrogate. The extension includes nine items modified from the CONSORT 2010 checklist and two new items. Examples and explanations for each item are provided. We recommend that all stakeholders (including trial investigators and sponsors, journal editors and peer reviewers, research ethics reviewers, and funders) use this extension in reporting trial reports using surrogate endpoints. Use of this checklist will improve transparency, interpretation, and usefulness of trial findings, and ultimately reduce research waste.
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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 | 0,397 | 0,694 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,018 |
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 ».