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Enregistrement W4417252321 · doi:10.1097/aln.0000000000005876

Evaluating the Statistical Robustness of Randomized Controlled Trials of Spinal Cord Stimulation for Pain through the Use of Fragility Index

2025· article· en· W4417252321 sur OpenAlexaff
Nasir Hussain, Richard Brull, Raghav Shah, Jordan Bozer, Ryan S. D’Souza, Jay Karri, Tristan Weaver, Larry J. Prokop, Faraj W. Abdallah

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Treatment
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of OttawaSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFragilityRandomized controlled trialRobustness (evolution)Spinal cord stimulationClinical trialMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of spinal cord stimulation (SCS) for managing severe refractory chronic pain has expanded considerably due to positive statistical evidence regarding its use; however, the statistical robustness of the underlying randomized controlled trials (RCTs) requires further scrutiny. One such tool that can be used for this purpose is the fragility index, which quantifies how many individual outcome events must be altered for an outcome to lose statistical significance. Thus the index can be used quantitatively to assess the stability and robustness of an RCT's conclusions, with higher values indicating increased trial stability. This study assesses the fragility of pain outcomes across RCTs investigating SCS for chronic pain to better understand the quality and robustness of evidence. METHODS: A systematic search was conducted for RCTs assessing SCS for any chronic pain indication. The primary outcome was an evaluation of the trial-specific fragility index for the prespecified pain primary outcomes of RCTs. Secondary outcomes included an evaluation of fragility for (1) specified indications for SCS therapy, (2) reported pain outcomes appearing in three or more RCTs, (3) the presence/absence of a conflict of interest, and (4) comparisons of SCS to conservative management or different SCS waveform modalities. RESULTS: A total of 30 RCTs were included. The median (interquartile range [IQR]) fragility index across the primary outcome of all trials was 5.45 (3.00 to 11.45). There was no statistical difference between the (1) types of outcomes (dichotomous vs. continuous; P = 0.710), (2) primary versus secondary pain outcomes ( P = 0.771), or (3) presence versus absence of trial conflict of interest ( P = 0.753). Indications with a median (IQR) fragility score greater than three included persistent spinal pain syndrome type 2 with a score of 8.00 (2.80 to 12.60), painful diabetic neuropathy with a score of 6.00 (3.00 to 11.80), complex regional pain syndrome with a score of 7.20 (4.62 to 81.50), mixed etiologies with a score of 9.00 (3.00 to 38.00), and other etiologies with a score of 3.00 (1.00 to 8.55). CONCLUSIONS: This study suggests that the majority of RCTs investigating primary pain outcomes after SCS therapy are robust with relatively high fragility scores. Reporting the fragility of outcomes in trials can provide a more comprehensive assessment of trial robustness and can further aid clinicians in interpreting trial results and making informed treatment decisions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,485
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,776
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4850,776
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,033
Bibliométrie0,0210,019
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,192
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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