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Enregistrement W2133940194 · doi:10.1177/1740774512440636

Temporal compliance trends in a cluster randomization with crossover trial of out-of-hospital cardiac arrest

2012· article· en· W2133940194 sur OpenAlexafffund
Robert H. Schmicker, Brian G. Leroux, Gena K. Sears, Ian G. Stiell, Laurie J. Morrison, Tom P. Aufderheide, Ray Fowler, Rusty Lowe, Stanley Morrow, Ed Plumlee, Sheldon Cheskes

Notice bibliographique

RevueClinical Trials · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Causal Inference Techniques
Établissements canadiensUniversity of TorontoOttawa Public HealthSt. Michael's HospitalOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCrossover studyMedicineCardiopulmonary resuscitationRandomized controlled trialRandomizationLogistic regressionEmergency medicineCluster randomised controlled trialResuscitationData monitoring committeeCluster (spacecraft)Internal medicinePlacebo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low compliance to randomized nondrug interventions can affect treatment estimates of clinical trials. Cluster-randomized crossover may be appropriate for increasing compliance in the out-of-hospital cardiac arrest setting. PURPOSE: The purpose was to determine whether the elapsed time from start of a nonblinded treatment period to episode enrollment date in a cluster-randomized crossover trial is associated with compliance to either a period of brief cardiopulmonary resuscitation (CPR) with electrocardiogram (ECG) rhythm analysis or a period of longer CPR with a delayed ECG rhythm analysis in patients with out-of-hospital cardiac arrest. METHODS: The Resuscitation Outcomes Consortium PRIMED Analyze Late (AL) versus Analyze Early (AE) trial was a cluster-randomized crossover trial at 10 North American regional sites. Clusters were created based on local service preference with treatment periods varying from 3 to 12 months depending on the expected enrollment rate of each randomizing unit. Episodes on the AL arm had a target of 180 s from CPR start to shock assessment and were deemed compliant if total time was between 150 and 210 s. Episodes on the AE arm had a target of <30 s from CPR start to shock assessment and were deemed compliant if total time was <60 s. We used logistic regression to examine the association between compliance (yes/no) and the elapsed number of days from the start of the treatment period to the episode in the framework of generalized estimating equations, controlling for randomized treatment (Late, reference = Early) and treatment period length (reference = 3, 4-5, 6, 7-11, and 12 months). RESULTS: We had 8769 episodes in our analysis population. Overall compliance to the randomized arm was 63.5%. After adjusting for treatment arm and treatment period length, the odds of compliance for episodes occurring >300 days from treatment period start were 33% lower (odds ratio (OR): 0.67; 95% confidence interval (CI): 0.52, 0.86) than for those <60 days from treatment period start. There was no significant difference in compliance between episodes before and immediately after a cluster crossed over to the opposite arm (OR: 0.81; 95% CI: 0.57, 1.16). LIMITATIONS: A major challenge was the lack of synchronicity between training cycles and agency crossover dates. CONCLUSION: We found a significant decrease in compliance to the AL versus AE cardiac arrest intervention as the elapsed time from start of treatment period increased. We did not find a difference in compliance immediately before and after a crossover. While these results suggest that future cluster with crossover trials in the out-of-hospital setting be designed with short treatment periods and frequent crossovers, provider logistical concerns must also be considered.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,522
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,046 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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