CONSORT-EHEALTH: Implementation of a Checklist for Authors and Editors to Improve Reporting of Web-Based and Mobile Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Randomized trials of web-based and mobile interventions pose very specific issues and challenges. A set of best practices on how to conduct and report such trials was recently summarized in the CONSORT-EHEALTH statement (Consolidated Standards of Reporting Trials of Electronic and Mobile HEalth Applications and onLine TeleHealth), published in August 2011 as draft and in December 2011 as journal article (V1.6.1). The purpose of this presentation is to review the results of the pilot implementation at the Journal of Medical Internet Research (JMIR), a leading eHealth journal, where reporting of trials in accordance with CONSORT-EHEALTH became mandatory in late 2011. METHODS: Authors of all randomized trials submitted to JMIR were asked to complete an electronic questionnaire, which involved copying pertinent manuscript sections into a CONSORT EHEALTH database form, were asked to score the importance of CONSORT EHEALTH items, and were asked to provide narrative feedback on the value of the process. RESULTS: Between August 2011 and November 2012, 67 randomized trials were submitted, of which 61 were intended for publication in JMIR. Authors reported that it took between 1 and 16 hours to complete the checklist including making required changes to their manuscripts. 72% (48/67) of authors reported they made minor changes to the manuscript, 6% (4/67) made major changes. Most authors felt it was a useful process that improved their manuscripts: 63% (42/67) said it improved their manuscript, 13% (9/67) said it did not, 12% (8/67) indicated that it had improved a little. CONCLUSIONS: The CONSORT EHEALTH statement and checklist appeared successful in improving the quality of reporting. The checklist should be endorsed and used by authors and editors of other journals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,023 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».