Tailoring study design to each stage of surgical innovation: the ideal recommendations
Notice bibliographique
Résumé
The pathway of surgical innovation is complex. Inherent ethical and practical characteristics make scientific evaluation of new techniques or devices by a definitive randomized controlled trial (RCT) challenging. The IDEAL Collaboration (http://www.ideal-collaboration.net) Framework for evaluating surgical innovation describes a five stage process - Idea, Development, Exploration, Assessment and Long-term study.(1) Early stage studies should be designed to facilitate and prepare the way for a rigorous evaluation by RCT. IDEAL Recommendations in the early stages (Idea/Development) emphasise prospective designs, transparency and full reporting in open registries, to provide reliable data early in the innovation development process. At the Exploration stage, prospective observational studies need to address factors such as case-mix, learning and outcomes, building co-operatively and explicitly towards a definitive evaluation study, preferably an RCT, optimising the contribution of data from non-randomised prospective evaluations (Assessment stage). The Long-term stages should be characterised by registry-based surveillance for both new procedures and devices. IDEAL proposals for high quality RCTs of surgical procedures focus on three key areas: definition of the intervention; who delivers the intervention and preferences of surgeons and patients. IDEAL Recommendations identify modifications to study design which may help address these difficult areas. We will describe examples of good practice using these suggested methods. Everyone involved in evaluating surgical innovations is invited to join the IDEAL Collaboration community and help further evolve methodology and reporting standards for robust trials in surgery.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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; 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 ».