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Enregistrement W4403318668 · doi:10.1186/s12916-024-03621-7

Harm effects in non-registered versus registered randomized controlled trials of medications: a retrospective cohort study of clinical trials

2024· article· en· W4403318668 sur OpenAlexaff
Chang Xu, Shiqi Fan, Luis Furuya‐Kanamori, Sheyu Li, Lifeng Lin, Haitao Chu, Su Golder, Yoon K. Loke, Sunita Vohra

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSichuan UniversityAnhui Medical UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaWest China Hospital, Sichuan UniversityLanzhou University
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyRandomized controlled trialClinical trialHarmCohort studyMEDLINEEmergency medicineIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Trial registration aims to address potential bias from selective or non-reporting of findings, and therefore has a vital role in promoting transparency and accountability of clinical research. In this study, we aim to investigate the influence of trial registration on estimated harm effects in randomized controlled trials of medication interventions. METHODS: We searched PubMed for systematic reviews and meta-analyses of randomized trials on medication harms indexed between January 1, 2015, and January 1, 2020. To be included in the analyses, eligible meta-analyses should have at least five randomized trials with distinct registration statuses (i.e., prospectively registered, retrospectively registered, and non-registered) and 2 by 2 table data for adverse events for each trial. To control for potential confounding, trials in each meta-analysis were analyzed within confounder-harmonized groups (e.g., dosage) identified using the Directed Acyclic Graph method. The harm estimates arising from the trials with different registration statuses were compared within the confounder-harmonized groups using hierarchical linear regression. Results are shown as ratio of odds ratio (OR) and 95% confidence interval (CI). RESULTS: The dataset consists of 629 meta-analyses of harms with 10,069 trials. Of these trials, 74.3% were registered, and 23.9% were not registered, and for those registered, 70.6% were prospectively registered, while 26.3% were retrospectively registered. In comparison to prospectively registered trials, both non-registered trials (ratio of OR = 0.82, 95%CI 0.68 to 0.98, P = 0.03) and retrospectively registered trials (ratio of OR = 0.75, 95%CI 0.66 to 0.86, P < 0.01) had lower OR for harms based on 69 and 126 confounders-harmonized groups. The OR of harms did not differ between retrospectively registered and non-registered trials (ratio of OR = 1.02, 95%CI 0.85 to 1.23, P = 0.83) based on 76 confounders-harmonized groups. CONCLUSIONS: Medication-related harms may be understated in non-registered trials, and there was no obvious evidence that retrospective registration had a demonstrable benefit in reducing such selective or absent reporting. Prospective registration is highly recommended for future trials.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,887
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,954
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,8870,954
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0750,008
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,841
Tête enseignante GPT0,655
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeEssai randomisé
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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