Lessons to be Learned for Gastroenterology from Recent Issues in Clinical Trial Methodology
Notice bibliographique
Résumé
Randomized trials are the preferred tool for patient-oriented research, and their main role is to enable the transfer of results from basic research to routine application. While the need for randomized trials is evident, conducting these trials is becoming increasingly difficult and complex. This article reviews actual and conflicting issues of clinical trials with respect to gastroenterology. Major problems in trial design are neglect of previous research, inadequate sample size calculations and irrelevant outcome criteria. Significant trial management problems include subversion of random allocation, and the design of systems and procedures that are inefficient, ineffective and inflexible. One of the major challenges in conducting randomized, controlled trials is obtaining informed consent because of the differing perspectives and languages of physicians and patients. Recommendations include practical guidance in obtaining informed consent, feedback of trial results to patients and support of research related to obtaining informed consent. Despite statistical guidance, several critical issues persist with respect to trial analysis. The use of confidence intervals is under-represented, the presentation of baseline data is often omitted and postsubgroup analysis is performed. Another controversial but relevant issue is the intention-to-treat analysis. Despite the formulation of standards, there is consistently poor quality of trial reporting, poor registration of unpublished trials and limited registration of ongoing trials. The authors conclude that there is a need for more randomized trials in gastroenterology. While the complexity of trial conduction has increased, so have the means of methodological and practical support. Thus, all problems can be professionally tackled, resulting in good clinical research.
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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 | 0,580 | 0,638 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,068 |
| Communication savante | 0,026 | 0,038 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,073 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».