<scp>M</scp>aternal <scp>O</scp>pioid <scp>T</scp>reatment: <scp>H</scp>uman <scp>E</scp>xperimental <scp>R</scp>esearch (<scp>MOTHER</scp>)—approach, issues and lessons learned
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The Maternal Opioid Treatment: Human Experimental Research (MOTHER) project, an eight-site randomized, double-blind, double-dummy, flexible-dosing, parallel-group clinical trial is described. This study is the most current--and single most comprehensive--research effort to investigate the safety and efficacy of maternal and prenatal exposure to methadone and buprenorphine. METHODS: The MOTHER study design is outlined, and its basic features are presented. CONCLUSIONS: At least seven important lessons have been learned from the MOTHER study: (i) an interdisciplinary focus improves the design and methods of a randomized clinical trial; (ii) multiple sites in a clinical trial present continuing challenges to the investigative team due to variations in recruitment, patient populations and hospital practices that, in turn, differentially impact recruitment rates, treatment compliance and attrition; (iii) study design and protocols must be flexible in order to meet the unforeseen demands of both research and clinical management; (iv) staff turnover needs to be addressed with a proactive focus on both hiring and training; (v) the implementation of a protocol for the treatment of a particular disorder may identify important ancillary clinical issues worthy of investigation; (vi) timely tracking of data in a multi-site trial is both demanding and unforgiving; and (vii) complex multi-site trials pose unanticipated challenges that complicate the choice of statistical methods, thereby placing added demands on investigators to effectively communicate their results.
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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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,006 |
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 découle