Trial selection criteria should not be used for clinical decisions and recommendations: the thrombectomy trials example
Notice bibliographique
Résumé
• Legitimate reasons for restricting trial eligibility are reviewed. • Most thrombectomy trials have been too restrictive, leading to countless acute stroke patients being denied effective, life-saving treatment. • Trial eligibility criteria cannot be used to make recommendations unless they have been shown to reliably categorize patients according to treatment effect. Despite multiple calls for more inclusive studies, most clinical trial eligibility criteria remain too restrictive. Thrombectomy trials have been no exception. We review the landmark trials that have shown the benefits of thrombectomy, their eligibility criteria, and consequences on clinical practice. We discuss the rationale behind various reasons for exclusions. We also examine the logical problem involved in using eligibility criteria as indications for treatment. Most thrombectomy trials have been too restrictive. This has been shown by a plethora of follow-up studies that have refuted most of the previously recommended trial eligibility restrictions. Meanwhile, the effect of clinical recommendations based on restrictive eligibility criteria is that treatment has been denied to the majority of patients who could have benefitted. Trial eligibility criteria cannot be used to make clinical decisions or recommendations unless, like any other medical diagnosis, they have been shown capable of reliably differentiating patients into those that will, and those that will not benefit from treatment. This goal can only be achieved with all-inclusive pragmatic trials. Restrictive eligibility criteria render clinical trials incapable of guiding medical decisions or recommendations.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».