Improving the reporting of randomised pilot and feasibility studies: a consort statement extension
Notice bibliographique
Résumé
Pilot and feasibility studies underpin much of current health related research, including randomised controlled trials. The number of reports in which authors describe their studies as pilot or feasibility studies is increasing and there is currently a lot of interest in this area. However, in spite of a number of papers that have recommended ways in which the reporting of these studies could be improved, reporting remains poor. Using CONSORT endorsed methodology including a large Delphi study (n=93) and an international consensus meeting (n=26) we have developed a CONSORT extension for randomised pilot and feasibility studies. Much of the existing CONSORT statement for randomised controlled trials does apply to these types of study. However, sometimes the application of the items is different from that in RCTs designed to evaluate the effect of an intervention or therapy and some CONSORT items are not applicable or have needed some alteration. We are currently writing the explanation and elaboration statement for this CONSORT extension. We will present the major issues in reporting these types of randomised studies and use examples to illustrate good and bad practice. This work is part of a larger programme of work on pilot and feasibility studies.
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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 | 0,822 | 0,860 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,009 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
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 ».