Association between framing of the research question using the PICOT format and reporting quality of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Experts recommend formulating a structured research question to guide the research design. However, the basis for this recommendation has not been formally evaluated. The aim of this study was to examine if a structured research question using the PICOT (Population, Intervention, Comparator, Outcome, Time-frame) format is associated with a better reporting quality of randomized controlled trials (RCTs). METHODS: We evaluated 89 RCTs reports published in three endocrinology journals in 2005 and 2006, the quality of reporting of which was assessed in a previous study. We examined whether the reports stated each of the five elements of a structured research question: population, intervention, comparator, outcome and time-frame. A PICOT score was created with a possible score between 0 and 5. Outcomes were: 1) a 14-point overall reporting quality score (OQS) based on the Consolidated Standards for Reporting Trials; and 2) a 3-point key score (KS), based on allocation concealment, blinding and use of intention-to-treat analysis. We conducted multivariable regression analyses using generalized estimating equations to determine if a higher PICOT score or the use of a structured research question were independently associated with a better reporting quality. Journal of publication, funding source and sample size were identified as factors associated with OQS in our previous report on this dataset, and therefore included in the model. RESULTS: A higher PICOT score was independently associated with OQS (incidence rate ratio (IRR) = 1.021, 95% CI: 1.012 to 1.029) and KS (IRR = 1.142, 95% CI: 1.079 to 1.210). A structured research question was present in 33.7% of the reports and it was associated with a better OQS (IRR = 1.095, 95% CI 1.059-1.132) and KS (IRR = 1.530, 95% CI 1.311-1.786). CONCLUSIONS: Better framing of the research question using the PICOT format is independently associated with better overall reporting quality - although the effect is small - and better reporting of key methodologies.
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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 | 0,993 | 0,998 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».