Assessing the statistical fragility of randomized controlled trials in hip and knee arthroplasty: A methodological review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Randomized controlled trials (RCTs) are considered the gold standard in evidence-based medicine, providing high-quality evidence for the effectiveness of interventions in healthcare. However, the quality of RCTs can vary substantially. One aspect of methodological quality that has recently garnered interest is the fragility index (FI) which is a metric indicating how many event changes would lead to a change the significance of a study's results. Surgical RCTs, especially in orthopedic fields like hip and knee arthroplasty, have been shown to have high fragility, raising concerns about their reliability. This methodological study aims to describe the statistical fragility of RCTs in hip and knee arthroplasty over the past decade, with a secondary objective of determining the study characteristics associated with fragility. Methods: We conducted a systematic search of Medline and Embase databases for RCTs published between 2012 and 2022, focusing on hip and knee arthroplasty. Trials were included if they had a 1:1 parallel design and reported at least one statistically significant outcome. FI were calculated for both dichotomous and continuous outcomes using established methods. We extracted data such as sample size, study characteristics, and statistical measures. Multivariable regression was used to explore relationships between FI and study characteristics such as sample size, intervention type, and region. Results: From 16,214 records, 140 studies met the inclusion criteria. The median FI for dichotomous outcomes was 2, interquartile range (IQR) = 4, while the median continuous FI (CFI) was 8.85 (IQR 14.4), indicating higher robustness for continuous outcomes. No significant associations were found between FI and variables like region, year of publication, or sample size. Conclusions: Hip and knee arthroplasty trials often exhibit statistical fragility, particularly those reporting dichotomous outcomes. These fragile findings suggest the need for more robust RCT designs in orthopedic research. Incorporating FI into sample size calculations could improve trial stability and ensure more reliable outcomes that better inform clinical guidelines and patient care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | medium |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,894 | 0,938 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,136 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».