Understanding why restrictive trial eligibility criteria are inappropriate
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An important difference between explanatory and pragmatic clinical trials concerns eligibility criteria. Eligibility criteria are restrictive in explanatory trials, while pragmatic trials are more inclusive or even all-inclusive. METHODS: To better understand the diverging views regarding eligibility criteria, we examine the contrast between theoretical and clinical medicine, and 3 different research contexts: laboratory research, population studies and clinical trials. In each context we review the purpose for selecting study subjects or research material, as well as the type of inductive inference or generalization that is sought by such selection. RESULTS: In each context, selection concerns different things and serves different purposes: In the laboratory, selection concerns the homogenous research material that will help isolate a causal signal. In the epidemiological context selection concerns the (random) sampling method, designed to produce a representative sample of the population. In the clinical trial setting, selection concerns patients in need of care. Restrictive eligibility criteria become inappropriate in the care setting because the aim of the trial is not to represent a population nor to isolate a causal signal, but to find out which patients benefit from treatment. CONCLUSION: The idea of selecting patients comes from methods that belong to theoretical medicine. In the care setting, most clinical trials should be pragmatic and as inclusive as possible.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».