There is no upper limit on the maximum effect that can be detected in randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Randomized controlled trials (RCTs) are commonly viewed as essential for detecting small treatment benefits, yet they also identify large ("dramatic") effects. Forecasting the likelihood of future large effects helps guide resource allocation for conducting clinical trials. METHODS: We included consecutive cancer RCTs from 5 cohorts identified by funders or trial registries, minimizing publication bias. Between 1955 and 2018 (and published by 2022), 716 RCTs compared 984 experimental vs standard treatments in approximately 350,000 patients. We applied a generalized Pareto distribution (GPD) under Extreme Value Theory to predict future maximum treatment effects using data spanning 65 years. RESULTS: The GPD's positive shape parameter implies no upper limit on maximum treatment effects. Historically, the largest observed effect had an odds ratio (OR) of 45 (95% CI: 2-1008). If current patterns hold, the largest effect over the next 50 years is projected at OR = 23 (95% CI: 13-106). We estimated 20% probability of detecting new treatments with OR >50 within the same time frame. Increasing the number of RCTs from about 20 to 40 or 60 per year would double or triple the likelihood of detecting breakthrough treatments with dramatic effects. CONCLUSION: Our findings suggest there may be no absolute upper bound on discoverable treatment effects in cancer RCTs, although estimates will likely remain in the range observed between 1955 and 2022. Conducting more RCTs would boost the probability of identifying treatments with large effects, underscoring the importance of sustained or expanded trial activity to accelerate breakthrough discoveries. PLAIN LANGUAGE SUMMARY: New treatments cannot be discovered without individuals volunteering to participate in clinical studies. Among all types of human clinical studies, RCTs are considered the most reliable method for evaluating new medical treatments and are especially effective at detecting small beneficial effects. This study also demonstrates that conducting more RCTs would accelerate the discovery of treatments with both small and large effects. By increasing public participation in RCTs, we can drive faster advances in therapeutics and influence policy decisions to allocate more resources toward the conduct of these trials.
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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 | 0,376 | 0,718 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,015 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,031 |
| 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 ».