Recommendation to improve the rigor and impact of nonrandomized studies of interventions in fertility treatment research
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide a framework for conducting rigorous nonrandomized studies of interventions in fertility treatment research, addressing their role as complements to randomized controlled trials (RCTs) in evaluating treatment outcomes. DESIGN: Multidisciplinary expert consensus on best practices for nonrandomized studies of interventions, informed by advancements in novel methodologies, including causal inference. SUBJECTS: Patients undergoing assisted reproductive technologies (ARTs) procedures, such as ovarian stimulation, laboratory techniques, and embryo transfer. INTERVENTION: None. MAIN OUTCOME MEASURES: Guidance on methodological rigor, transparency, and relevance in nonrandomized studies of interventions study design and analysis. RESULTS: Randomized controlled trials are the gold standard for determining the efficacy and safety of fertility treatment/ART interventions but can face logistical, practical, and sometimes ethical challenges. Nonrandomized studies of interventions, when conducted with high methodological rigor, complement RCTs by offering insights into real-world clinical practices and diverse patient populations. Key limitations of nonrandomized studies of interventions include susceptibility to confounding and selection bias, which require meticulous study design and advanced analytical techniques to address. Recent innovations, such as target trial emulation studies, have enhanced the validity of causal inferences based on nonrandomized studies of interventions. This article outlines 7 recommendations to improve the credibility of nonrandomized studies of interventions in ART research: clearly define research questions with precise estimands; design nonrandomized studies of interventions as emulated trials; use directed acyclic graphs to clarify causal assumptions; preregister study protocols; separate data analysis from study planning; incorporate negative controls to detect biases; and use appropriate analytical methods to account for confounding and selection bias. CONCLUSION: Integrating evidence from RCTs and well-conducted nonrandomized studies of interventions enhances clinical decision making in fertility treatment research. By adhering to these recommendations, researchers can improve the quality, transparency, and impact of nonrandomized studies of interventions, ultimately fostering robust, evidence-based clinical practices in fertility treatment/ART.
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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 | 0,346 | 0,714 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,013 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,014 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,062 | 0,037 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,023 |
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 ».