How pragmatic or explanatory is the randomized, controlled trial? The application and enhancement of the PRECIS tool to the evaluation of a smoking cessation trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Numerous explanatory randomized trials support the efficacy of chronic disease interventions, including smoking cessation treatments. However, there is often inadequate adoption of these interventions for various reasons, one being the limitation of generalizability of the explanatory studies in real-world settings. Randomized controlled trials can be rated as more explanatory versus pragmatic along 10 dimensions. Pragmatic randomized clinical trials generate more realistic estimates of effectiveness with greater relevance to clinical practice and for health resource allocation decisions. However, there is no clear method to scale each dimension during the trial design phase to ensure that the design matches the intended purpose of the study. METHODS: We designed a pragmatic, randomized, controlled study to maximize external validity by addressing several barriers to smoking cessation therapy in ambulatory care. We analyzed our design and methods using the recently published 'Pragmatic-Explanatory Continuum Indicatory Summary (PRECIS)' tool, a qualitative method to assess trial design across 10 domains. We added a 20-point numerical rating scale and a modified Delphi process to improve consensus in rating these domains. RESULTS: After two rounds of review, there was consensus on all 10 domains of study design. No single domain was scored as either fully pragmatic or fully explanatory; but overall, the study scored high on pragmatism. CONCLUSIONS: This addition to the PRECIS tool may assist other trial designers working with interdisciplinary co-investigators to rate their study design while building consensus.
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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 | 0,838 | 0,924 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,022 |
| Communication savante | 0,019 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».