Disparity between statistical significance and clinical importance in published randomised controlled trials: a methodological study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We estimated the extent of the disparity between statistical significance and clinical importance in published randomised controlled trials (RCTs), and explored factors associated with this disparity. DESIGN: A methodological study of trials published between 2018 and 2022 and indexed in PubMed was conducted. Primary reports of two-arm, phase three, superiority trials of human health interventions were included. Pharmacokinetic studies and pilot trials were excluded. The relationship between the specified delta value or minimum clinically important difference (as specified in the sample size calculation) and the effect size determined the clinical importance of the trial results. Studies where the clinical importance was at least possible, with no statistical significance, were classified as SS-CI+ disparity, and studies which were definitely not clinically important but statistically significant were classified as SS+CI- disparity. Factors associated with each type of disparity were explored at the study level using multinomial logistic regression. RESULTS: 500 trials were included. In 38.4% (n=192) of these, information was not available to classify clinical importance. Overall disparity was found in 63 of the remaining 308 studies, 20.5% (95% confidence interval (CI) 16.2% to 25.5%). SS+CI- disparity was 10.3% (15/145) (95% CI 6.1% to 16.8%) and SS-CI+ disparity was 29.5% (48/163) (95% CI 22.7% to 37.2%).Studies testing complementary or alternative medicines relative to drug trials were positively associated with SS+CI- disparity. Low journal impact factor, small sample size, unfunded or grant funding and failure to mention allocation concealment were positively associated with SS-CI+disparity. CONCLUSIONS: In up to 20% of RCTs, there may be a disparity between statistical significance and clinical importance. Clinical importance of results should be taken into account in the interpretation of trial results, and trials should adhere stringently to reporting guidelines.
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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 | 0,707 | 0,879 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».