The Unsolved Problem of Attrition Rates on Randomized Clinical Trials for Cocaine Use Disorders: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cocaine use disorder (CUD) is a significant and insufficiently studied public health issue, especially considering that the global prevalence of CUD is estimated to be higher than ever. There is still no consensus on effective treatments for CUD. Important barriers for research in the field include the high attrition levels observed in randomized controlled trials (RCTs) for CUD treatment and the lack of emphasis on methods to reduce attrition in CUD RCTs. METHODS: The goal of this study was to systematically review over 2 decades of CUD RCTs, with the objective of evaluating the reporting of attrition bias and methods used to mitigate attrition. RESULTS: Our scoping review extracted information from 106 RCTs, of which only 82 explicitly evaluated attrition as an outcome. Thirty-eight studies had an attrition rate above 50%, and five 16 studies had medium attrition bias, 6% to 19%. The remaining 68 had large attrition bias. CONCLUSION: Across all included studies, discussion of attrition as a limitation was uncommon. Overall, these analyses suggest that most RCTs evaluating CUD treatments have not adequately accounted for attrition in their analyses or employed approaches to mitigate attrition.
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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 | 0,531 | 0,800 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».