Enrollment of intensive care unit patients into clinical studies: A trinational survey of researchersʼ experiences, beliefs, and practices*
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As critical care practice increases in scope, size, and complexity, enrollment of critically ill patients into clinical studies is increasing. OBJECTIVE: To understand the experiences, beliefs, and practices of the Canadian Critical Care Trials Group and Australian and New Zealand Intensive Care Society Clinical Trials Group regarding enrollment of critically ill children and adults into clinical studies. METHODS: Survey items generated by the research team were formatted in four domains: experiences, beliefs, practices, and demographics. Five research coordinators and five physicians pretested the survey, providing feedback on clarity and completeness. Intrarater reliability (16 participants, 2 wks apart) was very good. RESULTS: The response rate was 284 of 322 (88.2%). Respondents worked in intensive care units with a mean of 20.5 (SD 10) beds, caring for adults (72.2%), pediatric (18.8%), and both groups (9%) of critically ill patients. Clinical research was considered key to the future of improved clinical care. To enhance recruitment efficiency, respondents widely endorsed the effectiveness of increasing participating centers, after-hours, and weekend enrollment (all 3 scores 7 [6-7[sqb], reflecting median [interquartile range] on 1-7 scale). Overall, the effectiveness (6 [4-7]), feasibility (5 [4-6]) and ethics (5 [4-7]) of coenrollment into more than one randomized trial was endorsed. Half of respondents have adopted coenrollment with scientific and psychosocial provisos. Alternative designs, such as factorial and cluster randomized trials, were considered when suitable. Modifications to consent approaches (deferred consent (7 [6-7]), waived consent (7 [6-7]), or consent from two physicians in the absence of a substitute decision maker (6 [5-7])) were considered effective, but beliefs about the feasibility and ethics of some of these approaches varied. CONCLUSIONS: Clinical research is highly valued by these intensive care unit communities. Strategies to increase capacity involve enhancing recruitment efficiencies, considering alternative study designs and expanding consent procedures. Thoughtfully implementing these strategies may advance the care of critically ill adults and children.
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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 | 0,029 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».