Effectiveness guidance document (EGD) for acupuncture research - a consensus document for conducting trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a need for more Comparative Effectiveness Research (CER) to strengthen the evidence base for clinical and policy decision-making. Effectiveness Guidance Documents (EGD) are targeted to clinical researchers. The aim of this EGD is to provide specific recommendations for the design of prospective acupuncture studies to support optimal use of resources for generating evidence that will inform stakeholder decision-making. METHODS: Document development based on multiple systematic consensus procedures (written Delphi rounds, interactive consensus workshop, international expert review). To balance aspects of internal and external validity, multiple stakeholders including patients, clinicians and payers were involved. RESULTS: Recommendations focused mainly on randomized studies and were developed for the following areas: overall research strategy, treatment protocol, expertise and setting, outcomes, study design and statistical analyses, economic evaluation, and publication. CONCLUSION: The present EGD, based on an international consensus developed with multiple stakeholder involvement, provides the first systematic methodological guidance for future CER on acupuncture.
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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 | 0,510 | 0,631 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,017 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,021 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,063 | 0,042 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,016 |
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 ».