High continuous fragility index values for randomised controlled trials investigating medial patellofemoral ligament reconstruction for patellar instability: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the statistical fragility of randomised controlled trials (RCTs) investigating medial patellofemoral ligament reconstruction (MPFLR) of patients with patellar instability. METHODS: A search of PubMed, MEDLINE, and EMBASE databases for RCTs investigating surgical management of patients with patellar instability from inception to 25 April 2024. Studies that reported over one significant dichotomous outcome, significant continuous outcome, and/or nonsignificant dichotomous outcome were included for analysis. The fragility index (FI), continuous fragility index (CFI) and reverse fragility index (RFI) were calculated for significant dichotomous outcomes, significant continuous outcomes, and non-significant dichotomous outcomes, respectively. RESULTS: Thirteen RCTs were included which reported on a total of 929 patients (64.1% female, mean age of 24.4 years [range: 10-47 years] before any patients were lost to follow-up. The median FI was 1.0 (interquartile range [IQR], 1; 95% confidence interval [CI], 0.725-2.275; range, 0-4). The number of patients lost to follow-up at the final time point was greater than the study-specific FI in 7 out of 8 outcomes from four studies (87.5%). The overall median CFI for included RCTs amongst 31 outcomes from nine studies was 11.7 (IQR, 12.9-95% CI, 8.9-13.9; range 0-30.3). The number of patients lost to follow-up at the final time point was greater than the study-specific CFI in thirteen outcomes from six studies (41.9%). The median RFI was 7.0 (IQR, 1.0; 95% CI, 6.5-7.5). The number of participants lost to follow-up was greater than the study-specific RFI in a single outcome from one study (16.7%). CONCLUSION: This systematic review shows that while FI was low at a median of 1.0, consistent with RCTs in sports medicine, the other indicators of statistical fragility were relatively high, especially CFI (11.7). The level of fragility should be taken into account when assessing practical applicability of RCTs on patellar instability, in combination with other indicators of study rigour. LEVEL OF EVIDENCE: Level I.
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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 | 0,118 | 0,404 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».