Randomized controlled trials – The what, when, how and why
Notice bibliographique
Résumé
Randomized controlled trials (RCTs) are at the top of the pyramid of evidence as they offer the best answer on the efficacy of a new treatment. RCTs are true experiments in which participants are randomly allocated to receive a certain intervention (experimental group) or a different intervention (comparison group), or no treatment at all (control or placebo group). Randomization, along with other methodological features such as blinding and allocation concealment, safeguard against biases. This review will focus on parallel group RCT design as it is the most common design in the field of Pediatric Urology. RCTs can be designed using a superiority, equivalency, or non-inferiority hypothesis, and are usually preceded by a pilot, where the trial protocol is implemented in a small number of patients, mimicking the larger, definitive study. Even though regarded as the best available option to bring out scientific data, RCTs might be prone to mislead. If RCTs are small and underpowered, a difference of even one single event between groups, may completely change the trial results. To safeguard against RCTs weakness, a fragility concept of statistical significance was developed and called the Fragility Index (FI). RCTs may not be appropriate, ethical, or feasible for all surgical interventions. They may have limitations such as prohibitive cost and unrealistic large sample sizes. Nearly 60 % of surgical research questions cannot be answered by RCTs. Therefore, clinical practice should be based on the best available evidence on a given topic, regardless of the study design. However, even in these situations, conclusions drawn from observational studies must be interpreted with caution.
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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 | 0,241 | 0,475 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,025 |
| Communication savante | 0,020 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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 ».