Lessons learned from a resident-led clinical trial in obstetrics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Completion of a randomised controlled trial is one way by which the resident research requirement can be met in Canadian obstetrics and gynaecology programmes. However, little is known about the specific challenges of performing clinical trials within the specialty, let alone as a resident project. PURPOSE: A resident-led randomised controlled trial comparing two methods of labour induction at term was halted due to insufficient patient enrolment. A structured review of the study design and recruitment process was conducted to identify factors contributing to poor recruitment. METHODS: In addition to completing a literature review and internal review by the research team, we surveyed obstetricians and residents regarding recruitment efforts and barriers to participation. We solicited feedback on trial design and the expectations of clinicians with respect to participation in research studies. RESULTS: Eight obstetricians (67%) and 13 residents (93%) responded to the survey. All were able to identify eligible patients, though only 60% had invited one or more patients to participate during the recruitment period. Failure to consider trial participation and excessive clinical workload were the most commonly cited barriers for clinicians. Resistance to the test intervention was the major barrier to patient participation. Several residents cited a lack of personal incentive to recruit patients as a significant barrier. LIMITATIONS: The research team was unable to contact patients directly, thus limiting the scope of our review to our internal methods and feedback from clinicians. CONCLUSIONS: Poor recruitment in a resident-led clinical trial in obstetrics resulted from multiple coexisting factors. A structured review provided valuable insight for the research team. Academic clinicians and trainees in all specialties should be encouraged to share their experiences in the hope of improving the likelihood of success in future research endeavours.
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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 | 0,084 | 0,961 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».