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Enregistrement W2170025913 · doi:10.1186/1745-6215-14-115

Making clinical trials more relevant: improving and validating the PRECIS tool for matching trial design decisions to trial purpose

2013· article· en· W2170025913 sur OpenAlex
Kirsty Loudon, Merrick Zwarenstein, Frank Sullivan, Peter T. Donnan, Shaun Treweek

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTrials · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilUniversity of Dundee
Mots-clésFace validityExternal validityMedicineInternal validityClinical trialPsychological interventionResearch designReliability (semiconductor)Delphi methodMedical physicsApplied psychologyManagement scienceComputer sciencePsychologyClinical psychologyNursingArtificial intelligencePsychometricsPathologySocial psychologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: If you want to know which of two or more healthcare interventions is most effective, the randomised controlled trial is the design of choice. Randomisation, however, does not itself promote the applicability of the results to situations other than the one in which the trial was done. A tool published in 2009, PRECIS (PRagmatic Explanatory Continuum Indicator Summaries) aimed to help trialists design trials that produced results matched to the aim of the trial, be that supporting clinical decision-making, or increasing knowledge of how an intervention works. Though generally positive, groups evaluating the tool have also found weaknesses, mainly that its inter-rater reliability is not clear, that it needs a scoring system and that some new domains might be needed. The aim of the study is to: Produce an improved and validated version of the PRECIS tool. Use this tool to compare the internal validity of, and effect estimates from, a set of explanatory and pragmatic trials matched by intervention. METHODS: The study has four phases. Phase 1 involves brainstorming and a two-round Delphi survey of authors who cited PRECIS. In Phase 2, the Delphi results will then be discussed and alternative versions of PRECIS-2 developed and user-tested by experienced trialists. Phase 3 will evaluate the validity and reliability of the most promising PRECIS-2 candidate using a sample of 15 to 20 trials rated by 15 international trialists. We will assess inter-rater reliability, and raters' subjective global ratings of pragmatism compared to PRECIS-2 to assess convergent and face validity. Phase 4, to determine if pragmatic trials sacrifice internal validity in order to achieve applicability, will compare the internal validity and effect estimates of matched explanatory and pragmatic trials of the same intervention, condition and participants. Effect sizes for the trials will then be compared in a meta-regression. The Cochrane Risk of Bias scores will be compared with the PRECIS-2 scores of pragmatism. DISCUSSION: We have concrete suggestions for improving PRECIS and a growing list of enthusiastic individuals interested in contributing to this work. By early 2014 we expect to have a validated PRECIS-2.

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.

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)0,822
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,917
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,8220,917
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,006
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,960
Tête enseignante GPT0,687
Écart entre enseignants0,273 · 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