Understanding intent to treat analyses: An important lesson from the international cooperative study on the timing of aneurysm surgery

观察研究 随机对照试验 医学 随机化 协议(科学) 比较有效性研究 外科 医学物理学 替代医学 内科学 病理
作者
Leonardo Olijnyk,Tim E. Darsaut,Juha Öhman,Jean Raymond
出处
期刊:Neurochirurgie [Elsevier BV]
卷期号:68 (5): 471-473 被引量:10
标识
DOI:10.1016/j.neuchi.2022.02.002
摘要

Intent-to-treat analyses (ITT) are the best way to analyze randomized clinical trials because they preserve the benefits of randomization: to provide an unbiased assessment of relative treatment effects. Yet they play a more fundamental role, which can be demonstrated with observational studies.We use a hypothetical RCT to explain why ITT analyses are more appropriate to analyze RCT results. We review the International Cooperative Study on the Timing of Aneurysm Surgery (ICSTAS), a landmark observational study on the management of ruptured aneurysm patients. We discuss the impact of the ICSTAS lesson on the interpretation of future observational studies using Big Data.Per-protocol (or as-treated) analyses can be misleading: The ICSTAS study provided 'as-treated' results clearly in favour of delayed surgery, while overall management or ITT results showed no difference between early and delayed surgery. A contemporary RCT showed that early surgery was best. ICSTAS' lesson is that observational studies can provide misleading results when intent-to-treat categories are not predefined in the first place.Intent-to treat analyses are the most appropriate way to analyze data, whether from randomized trials or observational studies. This observation has momentous consequences. A science of medical practice is impossible without predefined questions regarding optimal care.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
寻绿完成签到,获得积分10
刚刚
wang发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
Jsl完成签到,获得积分10
2秒前
阳光完成签到,获得积分10
2秒前
wali完成签到 ,获得积分0
2秒前
心灵美兔子完成签到,获得积分10
3秒前
Leo发布了新的文献求助10
4秒前
Panini完成签到 ,获得积分10
5秒前
zss完成签到 ,获得积分10
6秒前
7秒前
飞儿完成签到 ,获得积分10
8秒前
Jasper应助认真的rain采纳,获得10
8秒前
科研通AI6.4应助Jankin采纳,获得10
10秒前
忽远忽近的她完成签到 ,获得积分10
11秒前
12秒前
小资发布了新的文献求助10
13秒前
橙酒完成签到,获得积分10
13秒前
15秒前
16秒前
吴彦祖发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
18秒前
优秀行恶应助wang采纳,获得10
18秒前
传奇3应助彩虹采纳,获得30
19秒前
小狐狸发布了新的文献求助10
20秒前
孙传彬完成签到,获得积分20
21秒前
张强完成签到,获得积分10
22秒前
dianeil发布了新的文献求助10
23秒前
咿呀喂完成签到,获得积分10
23秒前
852应助积极的乐瑶采纳,获得10
24秒前
徐涛完成签到 ,获得积分10
25秒前
73Jennie123完成签到,获得积分0
25秒前
方方完成签到,获得积分10
25秒前
wanci应助小狐狸采纳,获得10
26秒前
小桔啊完成签到 ,获得积分10
28秒前
Eva完成签到,获得积分10
29秒前
给零的柠檬水完成签到,获得积分10
29秒前
累了就睡完成签到 ,获得积分10
30秒前
顾矜应助wang采纳,获得10
30秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Health Psychology 800
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Electric machines: theory, operating applications, and controls 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
When Is Two-Stage Sample Robust Optimization Asymptotically Optimal? 500
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7592733
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9169997
关于积分的说明 19626845
捐赠科研通 7170623
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3267520
关于科研通互助平台的介绍 2432387
邀请新用户注册赠送积分活动 2260021