Identification of latent classes of randomized controlled trials based on integrity and reporting characteristics
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Reliable, well-conducted, and adequately reported research is essential for decision-making. This study uses an exploratory clustering approach to identify patterns (subgroups) of trials based on research conduct and reporting characteristics to better understand heterogeneity. Describing features of these subgroups may help elucidate mechanisms of poor planning and reporting that can be acted upon by the research community to improve the research practices. Estimating the impact of trials from specific subgroup classes on pooled treatment effects and overall certainty of evidence may inform conduct and interpretation of systematic reviews in the future. STUDY DESIGN AND SETTING: Our study used data from 456 randomized controlled trials eligible for our recent update of a Cochrane review, Exercise treatment for chronic low back pain, to explore groups of trials that have various characteristic patterns of research planning, conduct, reporting, and publication. RESULTS: Using latent class analysis, we explored the patterns that exist in 43 characteristics of trial planning, conduct, reporting, and publication characteristics. We identified a 4-class model as the best fit for the data; classes were labeled based on the patterns of characteristics that emerged: (1) Well Resourced & Thorough, 155 trials (34%); (2) Dated, 92 trials (20%); (3) Fundamental Deficiencies, 102 trials (22%); and (4) Research Waste, 107 trials (24%). The characteristics that best differentiated the classes were trial registration status, institution/ethics board approval, conflict of interest reported, and reporting of adverse events. There were no significant differences for estimates of treatment effect in the four classes for all comparisons of treatments with pain intensity outcomes; two classes overestimated functional limitations outcomes for exercise compared to no trial treatment and compared to other conservative treatments. CONCLUSION: Using a single characteristic to define quality or trustworthiness is no longer sufficient; individual 'problematic' characteristics could be found in all four classes. This novel research could be used as a framework for further exploration of research integrity issues in the health sciences, and the development of interventions to improve our evidence-base, taking into consideration the research motivations and means of trialists.
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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 | 0,594 | 0,817 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,015 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».